使用sklearn python库来实现lasson回归模型预测，并且包含模型预测以及可视化

要使用scikit-learn（sklearn）库实现Lasso回归模型并进行预测，以及创建残差图以可视化预测与实际值的差异，你可以按照以下步骤操作：

1. **导入所需的库**[^1]:

from sklearn.linear_model import Lasso
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

2. **加载和预处理数据**:
假设你已经有了一个名为`df`的数据框，其中包含特征变量`X`和目标变量`y`：

X = df.drop('target_column', axis=1)  # 假设'target_column'是目标列名
y = df['target_column']

# 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)

3. **创建并训练Lasso回归模型**:

lasso = Lasso(alpha=0.1)  # 设置正则化参数alpha
lasso.fit(X_train, y_train)

4. **模型预测**:

y_pred = lasso.predict(X_test)

5. **计算和绘制残差图**[^2]:

# 创建DataFrame存储预测值和真实值
preds = pd.DataFrame({'preds': y_pred, 'true': y_test})

# 计算残差
preds['residuals'] = preds['true'] - preds['preds']

# 绘制残差图
plt.figure(figsize=(6.0, 6.0))
preds.plot(kind='scatter', x='preds', y='residuals', color='c')
plt.title('Residual plot for Lasso Regression')
plt.xlabel('Predicted Values')
plt.ylabel('Residuals')
plt.show()