lasso回归的python代码，得到两个自变量序列（关税），以及一个因变量（生产总值），建立lasso回归模型来研究其关系

Lasso回归是一种线性模型，它通过添加L1正则化项（也称为Lasso惩罚）来解决过拟合问题，并能够产生一些系数为0的特性，即特征选择。这有助于识别哪些变量对结果的影响最小或可以忽略。以下是使用Python中的`sklearn`库进行Lasso回归的基本步骤：

# 首先，确保已经安装了所需的库，如果没有，可以使用pip安装：
# !pip install numpy pandas scikit-learn

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import Lasso
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设你已经有了数据集df，其中包含'关税', '自变量2'列作为X（自变量）和'生产总值'列作为y（因变量）
data = pd.read_csv('your_data.csv')  # 替换为实际文件路径

# 定义特征和目标变量
X = data[['关税', '自变量2']]
y = data['生产总值']

# 数据预处理，比如归一化或编码分类变量（如果有的话）
X = preprocessing.scale(X)  # 这里只是一个示例，可能需要替换为实际预处理步骤

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建并训练Lasso回归模型
lasso = Lasso(alpha=0.1)  # alpha是正则化的强度，默认值为1.0，这里设置较小的值以更容易获得稀疏解
lasso.fit(X_train, y_train)

# 打印系数（包括截距）
print("Lasso模型系数:", lasso.coef_)

# 对测试集预测并评估性能
predictions = lasso.predict(X_test)

在这个例子中，`alpha`参数控制了正则化程度，你可以尝试调整这个参数以观察模型复杂度的变化。执行完以上代码后，你将得到关税和另一个自变量对生产总值影响的系数，以及模型在测试集上的性能。