假如你是一个写代码专家,请根据文中图1 LASSO 回归特征变量筛选B图,进行完整代码输出
时间: 2024-10-10 12:09:05 浏览: 15
为了实现图1中LASSO回归特征变量筛选的B图,我们需要使用Python编程语言,并调用`sklearn`库中的LASSO回归模型来进行特征选择。此外,我们将使用matplotlib库来生成图形。以下是完整的代码示例:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LassoCV
from sklearn.model_selection import KFold
# 示例数据: 假设我们有41个特征和相应的y值(例如Barthel指数)
np.random.seed(0) # 为了重现性设置随机种子
num_features = 41
X = np.random.rand(423, num_features) # 生成模拟的数据集
y = np.random.rand(423) # 生成模拟的目标变量
# 使用五折交叉验证
cv = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42)
# 创建LASSO模型实例
lasso = LassoCV(cv=cv, random_state=0)
# 拟合模型
lasso.fit(X, y)
# 获取最佳lambda值 (即alpha_)
best_lambda = lasso.alpha_
print(f"Best lambda (alpha): {best_lambda}")
# 获取每个特征的系数路径
alphas, coefs, _ = lasso.path(X, y, alphas=np.logspace(-4, 1, 100), coef_init=None, max_iter=5000, tol=0.001, copy_X=True, cv=None, verbose=False, eps=1e-03, n_jobs=None, positive=False)
# 绘制系数随lambda变化的情况
plt.figure(figsize=(10, 6))
for i in range(num_features):
plt.plot(np.log10(alphas), coefs.T[i])
plt.axvline(np.log10(best_lambda), linestyle='--', color='black', label='Optimal Lambda')
plt.xlabel('Log(Lambda)')
plt.ylabel('Regression Coefficients')
plt.title('Parameter Selection in LASSO Model Using Five-Fold Cross Validation')
plt.legend()
plt.show()
```
这段代码首先生成了一个423行41列的随机矩阵`X`作为特征变量,以及一个长度为423的一维数组`y`作为目标变量。然后它定义了一个带有五折交叉验证的LASSO回归模型,并计算出了最佳的λ值(在LASSO中称为alpha)。接着通过`lasso.path()`函数获取了一系列不同的α值对应的回归系数,最后画出了这些系数随着α的变化情况,并标记出了最优的λ位置。这样就能得到类似于文中提到的LASSO回归特征变量筛选图表。请注意实际使用时你需要用自己的真实数据替换这里的模拟数据。