下载California Housing Data数据集，实现基于近端梯度下降优化的Lasso回归

<<下载California Housing Data数据集，通常可以通过机器学习库如scikit-learn来实现。该数据集包含加利福尼亚州不同地区的房屋信息，包括房屋价格中位数、地理位置、总房间数等属性。接下来，使用近端梯度下降（Proximal Gradient Descent）来优化Lasso回归模型是解决稀疏线性回归问题的一种有效方法。Lasso回归通过对模型系数施加L1正则化来实现特征选择和复杂度控制。

在Python中，可以使用scikit-learn库中的`Lasso`类结合`SGDRegressor`类来实现近端梯度下降优化的Lasso回归。以下是使用Python实现该过程的步骤：

1. 导入必要的库和函数：

import numpy as np
from sklearn.datasets import fetch_california_housing
from sklearn.linear_model import Lasso, SGDRegressor
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

2. 加载California Housing数据集，并划分特征和目标变量：

data = fetch_california_housing(as_frame=True)
X = data.data
y = data.target

3. 数据预处理，例如标准化特征：

scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

4. 使用`SGDRegressor`类并设置损失函数为'huber'（适用于Lasso回归），`penalty='l1'`以及合适的alpha值：

alpha = 0.1
lasso = SGDRegressor(loss='huber', penalty='l1', alpha=alpha, max_iter=1000, tol=1e-5, random_state=42)

5. 拟合模型：

lasso.fit(X_scaled, y)

6. 输出模型的系数和截距：

print("Coefficients:", lasso.coef_)
print("Intercept:", lasso.intercept_)

请确保按照实际情况调整超参数，比如`alpha`值、迭代次数`max_iter`和容忍误差`tol`。