x <- as.matrix(train[, 1:8]) y <- train[, 9] lasso <- glmnet(x, y, family = "gaussian", alpha = 1) print(lasso) Call: glmnet(x = x, y = y, family = "gaussian", alpha = 1)

这段代码是使用glmnet库进行Lasso回归的操作。首先，将训练数据的前8列作为自变量x，第9列作为因变量y。然后，使用glmnet函数来拟合Lasso回归模型，指定family参数为"gaussian"，alpha参数为1，表示使用Lasso惩罚项。最后，打印输出lasso对象，显示模型的相关信息。

需要注意的是，这段代码只展示了模型的训练过程，并没有展示模型的预测或评估过程。如果需要进行模型的预测或评估，可以参考glmnet库的其他函数和方法。