如何在MATLAB中使用Lasso回归进行特征选择，并根据不同的Alpha值进行模型评估？请提供具体的操作步骤和代码示例。

在MATLAB中利用Lasso回归进行特征选择并评估模型时，可以使用内置的`lasso`函数，这需要我们明确理解其各个参数的含义。针对你的问题，我建议查看这份资料：《MATLAB中的Lasso回归程序及注释解析》。这份资源将帮助你深入理解Lasso回归的原理及其在MATLAB中的实现细节。

参考资源链接：[MATLAB中的Lasso回归程序及注释解析](https://wenku.csdn.net/doc/646b350b543f844488c97385?spm=1055.2569.3001.10343)

下面是使用MATLAB进行Lasso回归的操作步骤和代码示例：
1. 首先，你需要准备数据矩阵X和目标向量Y。
2. 确定Alpha值的范围。Alpha值决定了L1和L2范数的权重，从而影响模型的稀疏性和正则化效果。例如，Alpha接近1时，模型更倾向于选择特征，接近0时则更倾向于岭回归。
3. 使用`lasso`函数进行模型拟合。可以设置不同的Alpha值和Lambda值（正则化强度）进行交叉验证，以找到最佳的模型。
4. 通过`lassoPlot`函数绘制不同Alpha值下各个特征的系数路径图，这有助于观察特征是如何被选择的。
5. 使用`lassoCoef`函数获取在特定Alpha值下的回归系数，这些系数可以帮助你理解哪些特征被选中以及它们的影响力。
6. 最后，利用交叉验证结果（如`lasso`函数返回的`stats`结构）评估模型在不同Alpha值下的性能，并选择最优的Alpha值。
通过上述步骤，你不仅能够进行特征选择，还能根据不同的Alpha值评估模型的表现，从而选择最佳的模型配置。为了进一步掌握Lasso回归的高级应用和理解其背后的理论，建议深入研读《MATLAB中的Lasso回归程序及注释解析》。这份资料包含了代码注释，将使你更好地理解每一步操作的意义，以及如何调整参数以适应不同的数据集。

参考资源链接：[MATLAB中的Lasso回归程序及注释解析](https://wenku.csdn.net/doc/646b350b543f844488c97385?spm=1055.2569.3001.10343)