在python中实现用储于.pt文件中的样本特征去训练一个Lasso回归模型

在Python中，你可以使用sklearn库来实现使用从`.pt`文件中加载的样本特征（通常这种文件可能是通过PyTorch或其他工具保存的Pandas DataFrame或者NumPy数组）来训练一个Lasso回归模型。以下是一个简单的步骤指南：

1. **首先，你需要导入所需的库**:

import torch
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import Lasso

2. **读取`.pt`文件**，假设它是由torch.save函数保存的数据：

# 加载数据
data = torch.load('your_file.pt')  # 将 'your_file.pt' 替换为实际文件名
if isinstance(data, dict):  # 如果是字典结构，通常包含特征和目标变量
    features = data['features']
    targets = data['targets']
else:  # 如果是直接的张量或DataFrame
    features = data
    if 'target' in data.columns:  # 如果是Pandas DataFrame并且包含'target'列
        targets = data['target']
    else:
        targets = None  # 如果没有标签，仅用于预测

features = features.numpy()  # 转换为numpy数组以便 sklearn 使用

3. **创建并训练Lasso模型**:

lasso = Lasso(alpha=0.1)  # 设置正则化参数 alpha
lasso.fit(features, targets)

4. **保存模型**（如果需要）：

model_path = 'lasso_model.pt'
torch.save(lasso.state_dict(), model_path)  # 只保存模型权重

**相关问题--:**
1. 在训练过程中如何调整Lasso的正则化强度alpha？
2. 如果数据集非常大，如何优化内存使用来处理 `.pt` 文件？
3. 除了Lasso回归，还可以用哪些线性模型结合`.pt` 文件中的特征？