from sklearn.linear_model import Lasso lasso = Lasso(alpha=0.01) lasso.fit(X_train[features_without_ones],y_train) print(lasso.coef_) print(lasso.intercept_) coef1 = pd.DataFrame() for alpha in np.linspace(0.0001,0.2,20): lasso_clf = Lasso(alpha=alpha) lasso_clf.fit(X_train[features_without_ones],y_train) df = pd.DataFrame([lasso_clf.coef_],columns=X_train[features_without_ones].columns) df['alpha'] = alpha coef1 = pd.concat([coef1,df],ignore_index=True) plt.figure(figsize=(9,6),dpi=600) for feature in X_train.columns[:-1]: plt.plot('alpha',feature,data=coef1) plt.legend(loc='upper right') plt.xlabel(r'$\alpha$',fontsize=15) plt.ylabel("coefficient",fontsize=15) plt.show()

这段代码使用了Lasso回归模型来进行特征选择。Lasso回归是一种线性回归模型，它在损失函数中添加了一个L1正则化项，可以使得一些不重要的特征的系数变为0，从而达到特征选择的效果。具体来说，这段代码先使用Lasso回归模型拟合训练数据，然后输出模型的系数和截距。接着，使用np.linspace生成20个等差数列作为不同的alpha值，对于每个alpha值，使用Lasso回归模型拟合训练数据，并将其系数以及对应的alpha值保存到coef1中。最后，使用plt.plot函数绘制每个特征在不同alpha值下的系数变化曲线，以帮助选择最佳的alpha值。

相关问题

from sklearn.linear_model import Lasso lass = Lasso(alpha=0.01, max_iter=3000) lass.fit(x_train, np.log(y_train)) predt = lass.predict(x_test) mean_squared_log_error(np.exp(predt),y_test, squared=False)

在这段代码中存在两个问题：

1. 缺少导入必要的模块：在代码的开头应该加上 `import numpy as np`，因为代码中使用了 `np.log()` 和 `np.exp()` 两个函数。如果没有导入 `numpy`，会导致这两个函数无法使用。

2. 函数调用错误：最后一行代码的函数名应该是 `mean_squared_error()` 而不是 `mean_squared_log_error()`。因为该代码中使用的是 Lasso 回归模型，不需要对预测结果进行对数转换，所以应该使用均方误差（MSE）而不是均方对数误差（MSLE）来评估模型表现。

修改后的代码如下所示：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import Lasso 

lass = Lasso(alpha=0.01, max_iter=3000) 
lass.fit(x_train, np.log(y_train)) 
predt = lass.predict(x_test) 
mse = mean_squared_error(np.exp(predt), y_test) 
rmse = np.sqrt(mse)

其中 `rmse` 表示均方根误差，是一个更为常用的回归模型评估指标。

from sklearn.datasets import load_boston import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LassoCV import seaborn as sns from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import train_test_split

这段代码主要是导入了一些Python的第三方库，包括：

- sklearn.datasets：用于加载波士顿房价数据集。
- numpy：用于进行科学计算，如数组操作、数值计算等。
- pandas：用于数据处理和分析，如数据读取、转换、合并等。
- matplotlib.pyplot：用于绘制数据可视化图表，如折线图、散点图等。
- sklearn.linear_model：用于线性回归模型的构建和训练。
- seaborn：基于matplotlib的数据可视化库，提供更加美观的图表风格。
- sklearn.preprocessing：用于数据预处理，如标准化、归一化、缺失值处理等。
- sklearn.model_selection：用于模型训练和评估的数据集划分、交叉验证等操作。

其中，load_boston函数用于加载波士顿房价数据集，LassoCV是一种线性回归模型，可以进行自动特征选择和正则化，StandardScaler用于对数据进行标准化处理，train_test_split用于将数据集划分为训练集和测试集。