pythonlasso回归

Lasso回归是一种线性回归方法，它可以通过优化目标函数来选择对模型有影响的最佳特征，进而提高模型的泛化性能和可解释性。Python中的Lasso回归可以使用scikit-learn库中的Lasso模型来实现。具体来说，需要先导入Lasso模型，然后使用fit()方法拟合数据，最后可以使用predict()方法对新的数据进行预测。同时，还可以使用交叉验证等方法来优化模型的超参数，进一步提高模型的性能。