使用Lasso回归波士顿房价预测python
时间: 2023-11-16 13:06:43 浏览: 77
根据提供的引用内容,Lasso回归是一种同时进行特征选择和正则化的回归分析方法,可以用于处理具有复共线性数据的有偏估计。在Python中,我们可以使用scikit-learn库中的Lasso模型来进行回归分析。下面是使用Lasso回归预测波士顿房价的步骤:
```python
# 导入必要的库和数据集
from sklearn.linear_model import Lasso
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
boston = load_boston()
X, y = boston.data, 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)
# 构建Lasso模型
lasso = Lasso(alpha=0.1)
# 拟合模型
lasso.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = lasso.predict(X_test)
# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("均方误差:", mse)
```
通过以上步骤,我们可以使用Lasso回归模型预测波士顿房价,并计算出预测结果的均方误差。
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