构建Lasso模型进行特征选择并绘图
时间: 2023-12-25 20:03:54 浏览: 25
Lasso模型是一种线性回归模型,在进行模型训练时,会对特征进行权重的约束,使得某些特征的权重变为0,从而实现特征选择的功能。
下面是使用Python进行Lasso模型特征选择并绘图的示例代码:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import Lasso
from sklearn.datasets import load_diabetes
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 加载糖尿病数据集
diabetes = load_diabetes()
# 数据标准化处理
X = StandardScaler().fit_transform(diabetes.data)
y = diabetes.target
# 构建Lasso模型
lasso = Lasso(alpha=0.1)
lasso.fit(X, y)
# 输出模型参数
print("Lasso coefficients: ", lasso.coef_)
# 绘制特征重要性图
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(range(X.shape[1]), lasso.coef_)
ax.set_xticks(range(X.shape[1]))
ax.set_xticklabels(diabetes.feature_names, rotation=45)
ax.set_xlim([-1, X.shape[1]])
ax.set_xlabel("Features")
ax.set_ylabel("Coefficients")
ax.set_title("Lasso Coefficients vs Features")
plt.show()
```
在上述代码中,首先加载糖尿病数据集,并对数据进行标准化处理。然后,使用Lasso模型进行训练,得到模型参数,输出特征的重要性。
最后,使用Matplotlib库绘制特征重要性图,横轴表示特征,纵轴表示特征的权重,图中的点表示特征的重要性。通过图像可以看出,某些特征的权重为0,这些特征可以被认为是不重要的特征,可以在特征选择时被去除。