lasso回归预测计算rmse

Lasso回归是一种线性回归方法，它通过加入L1正则化项来约束模型参数，从而实现特征选择和模型简化的目的。在使用Lasso回归进行预测时，可以使用均方根误差（RMSE）来评估模型的预测性能。

下面是使用Python中的scikit-learn库计算Lasso回归预测的RMSE的示例代码：

from sklearn.linear_model import Lasso
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import load_boston

# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(boston.data, boston.target, test_size=0.3, random_state=42)

# 创建Lasso回归模型
lasso = Lasso(alpha=0.1)

# 在训练集上训练模型
lasso.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = lasso.predict(X_test)

# 计算RMSE
rmse = mean_squared_error(y_test, y_pred, squared=False)

print("Lasso回归预测的RMSE为:", rmse)

这个示例代码加载了scikit-learn库中的波士顿房价数据集，将数据集分为训练集和测试集，创建了一个Lasso回归模型，并在训练集上进行了训练。然后，使用模型在测试集上进行预测，并计算预测结果与真实值之间的均方根误差（RMSE）。