lasso回归matlab代码

以下是使用Matlab实现Lasso回归的示例代码：

% 加载数据
load diabetes.mat

% 将数据集分成训练集和测试集
[trainInd, valInd, testInd] = dividerand(size(X,2),0.7,0.0,0.3);
Xtrain = X(:,trainInd);
Ytrain = Y(trainInd);
Xtest = X(:,testInd);
Ytest = Y(testInd);

% 进行Lasso回归
[B,FitInfo] = lasso(Xtrain',Ytrain','CV',10);

% 选择最优参数
idxLambdaMinMSE = FitInfo.IndexMinMSE;
coef = B(:,idxLambdaMinMSE);
disp(['The optimal lambda is ' num2str(FitInfo.LambdaMinMSE)]);

% 计算测试集误差
Yhat = Xtest'*coef + FitInfo.Intercept(idxLambdaMinMSE);
MSE = mean((Ytest - Yhat).^2);
disp(['The test set MSE is ' num2str(MSE)]);

在这个示例中，我们加载了一个名为diabetes.mat的数据集，并将其分成训练集和测试集。然后，我们使用Matlab中的lasso函数进行Lasso回归，并使用交叉验证选择最优参数。最后，我们用测试集来计算Lasso回归的误差。