使用Lasso回归波士顿房价预测python

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：

# 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。