请描述用sklearn中的函数实现Lasso回归算法的解题思路

在sklearn中，我们可以使用Lasso类来实现Lasso回归算法。其解题思路如下：

1. 导入Lasso类和数据集

from sklearn.linear_model import Lasso
from sklearn.datasets import load_boston

X, y = load_boston(return_X_y=True)

2. 创建Lasso模型对象

lasso = Lasso(alpha=1.0)

其中，alpha是正则化系数 $\lambda$ 的值，默认为1.0，可以根据实际需求进行调整。

3. 训练模型

lasso.fit(X, y)

4. 获取模型参数

coef = lasso.coef_
intercept = lasso.intercept_

其中，coef为模型参数向量 $\boldsymbol{\beta}$，intercept为截距项。

5. 预测

y_pred = lasso.predict(X_test)

其中，X_test为测试集特征矩阵，y_pred为预测的标签值。

6. 模型评估

可以使用均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）等指标对模型进行评估。

from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error

mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred)

以上就是使用sklearn中的Lasso类进行Lasso回归的解题思路。