如何在python中通过k折交叉验证实现lasso最佳参数的选择

在Python中，你可以使用sklearn库中的`GridSearchCV`结合`Lasso`回归模型来进行K折交叉验证下的LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）参数优化。以下是步骤：

1. 首先，导入必要的库：

from sklearn.linear_model import Lasso
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.metrics import mean_squared_error

2. 准备数据集，将特征和目标变量分开：

X = df_features.values  # 特征矩阵
y = df_target.values   # 目标变量

3. 定义LASSO的参数网格（这里假设你想调整alpha参数，它是正则化强度）：

param_grid = {'alpha': np.logspace(-4, 0, 50)}

4. 创建LASSO模型并设置交叉验证：

lasso = Lasso()
cv_lasso = GridSearchCV(lasso, param_grid, cv=5, scoring='neg_mean_squared_error', return_train_score=True)

`cv=5`表示5折交叉验证。

5. 进行模型训练和参数搜索：

cv_lasso.fit(X, y)

`return_train_score=True`会返回训练分数，帮助分析各个参数下模型的表现。

6. 查看最优参数和模型性能：

best_params_ = cv_lasso.best_params_
best_score_ = cv_lasso.best_score_

print(f"Best parameters: {best_params_}")
print(f"Best score (RMSE): {-best_score_:.2f}")

7. 使用最优参数训练最终模型：

final_lasso = Lasso(alpha=cv_lasso.best_params_['alpha'])
final_lasso.fit(X, y)