基于Lasso回归的波士顿房价预测

波士顿房价预测是一个经典的回归问题，Lasso回归可以用来解决这个问题。

Lasso回归是一种基于L1正则化的线性回归方法。L1正则化可以使得一些特征的系数变为0，从而实现特征选择的作用。在波士顿房价预测中，我们可以使用Lasso回归来选择对房价影响较大的特征。

具体步骤如下：

1. 导入数据集和必要的库

我们可以使用sklearn中的load_boston函数来导入波士顿房价数据集。

from sklearn.datasets import load_boston

boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target

2. 数据预处理

对于回归问题，通常需要进行数据标准化或归一化处理。这里我们使用sklearn的StandardScaler函数进行标准化处理。

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)

3. 划分数据集

我们可以使用sklearn的train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

4. 构建Lasso回归模型

我们使用sklearn的Lasso函数构建Lasso回归模型。Lasso回归的参数alpha可以控制L1正则化的强度，alpha越大，选择的特征就越少。

from sklearn.linear_model import Lasso

lasso = Lasso(alpha=0.1)
lasso.fit(X_train, y_train)

5. 模型评估

我们可以使用sklearn的mean_squared_error函数来计算均方误差并评估模型的性能。

from sklearn.metrics import mean_squared_error

y_pred = lasso.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("均方误差：", mse)

6. 特征选择

我们可以使用Lasso回归的coef_属性来查看每个特征的系数，系数为0表示该特征对预测结果没有影响。

import pandas as pd

coef = pd.Series(lasso.coef_, index=boston.feature_names)
print("选择的特征：")
print(coef[coef != 0])

通过Lasso回归，我们可以选择对波士顿房价预测影响较大的特征，从而提高预测性能。