LASSO 回归代码

LASSO回归是一种特征选择方法，它可以通过L1正则化来约束模型参数，从而达到特征选择的目的。以下是使用Python的Scikit-learn库实现LASSO回归的示例代码：

from sklearn.linear_model import Lasso
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()
X, y = boston.data, boston.target

# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)

# 创建Lasso模型
lasso = Lasso(alpha=0.1)

# 拟合模型
lasso.fit(X, y)

# 输出模型系数
print('Lasso coefficients: ', lasso.coef_)

在这个例子中，我们首先加载了波士顿房价数据集，并对数据进行了标准化处理。然后，我们创建了一个Lasso对象，并将alpha参数设置为0.1，这个参数控制正则化的强度。最后，我们使用拟合模型并输出模型系数，这些系数表示每个特征对目标变量的贡献。

相关问题

lasso回归代码

以下是使用sklearn库中的Lasso回归模型进行预测的示例代码：

from sklearn.linear_model import Lasso
import numpy as np

# 样本数据
X = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
y = np.array([10,20,30])

# 创建Lasso回归模型
lasso = Lasso(alpha=0.1)

# 拟合数据
lasso.fit(X, y)

# 预测新数据
new_X = np.array([[2,3,4],[5,6,7]])
prediction = lasso.predict(new_X)

# 输出预测结果
print(prediction)

其中，`alpha`参数用于控制正则化强度，值越大则正则化强度越强。默认值为1.0。

lasso回归预测代码

Lasso回归是一种线性模型，它通过引入L1正则化来解决过拟合问题。Lasso回归会使得一些特征的系数变为0，因此也被称作“最小绝对值 shrinkage 和 selection operator”（LASSO）。以下是一个简单的Python代码示例，使用sklearn库实现Lasso回归：

# 导入所需的库
from sklearn.linear_model import Lasso
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd

# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target

# 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Lasso回归模型
lasso = Lasso(alpha=0.1)  # alpha参数控制正则化的强度

# 训练模型
lasso.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集结果
y_pred_lasso = lasso.predict(X_test)

# 打印特征选择情况（系数不为0的特征）
non_zero_features = [feature for feature in range(len(boston.feature_names)) if abs(lasso.coef_[feature]) > 1e-5]
print("非零特征列表:", non_zero_features)