优化LASSO的参数的λ伪代码

以下是一个简单的 LASSO 的参数优化的伪代码：

1.定义一个范围内的 λ 值列表。
2.对于每个 λ 值：
a.使用交叉验证来拟合模型并计算误差。
b.计算平均误差并记录该 λ 值的结果。
3.选择平均误差最小的 λ 值作为最终的选择。

下面是上述伪代码的 Python 代码实现示例：

from sklearn.linear_model import Lasso
from sklearn.model_selection import KFold
import numpy as np

# 定义 λ 值范围
lambdas = np.logspace(-6, 2, 100)

# 初始化平均误差列表
mse = []

# 定义 K 折交叉验证
kf = KFold(n_splits=5)

# 对于每个 λ 值
for lam in lambdas:
    # 初始化误差列表
    error = []
    # 对于每个训练集和测试集
    for train_index, test_index in kf.split(X):
        # 拟合 Lasso 模型
        lasso = Lasso(alpha=lam)
        lasso.fit(X[train_index], y[train_index])
        # 计算误差
        error.append(np.mean((y[test_index] - lasso.predict(X[test_index])) ** 2))
    # 记录平均误差
    mse.append(np.mean(error))

# 选择平均误差最小的 λ 值作为最终选择
best_lambda = lambdas[np.argmin(mse)]