构建Lasso模型进行特征选择并绘图
时间: 2023-12-25 12:04:02 浏览: 33
Lasso模型是一种线性回归模型,在模型训练过程中会进行特征选择,即将一些不重要的特征的系数缩小甚至变为0,从而达到特征选择的目的。
下面是一个使用Lasso模型进行特征选择的Python代码示例:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import Lasso
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')
# 分离特征和标签
X = data.drop('label', axis=1)
y = data['label']
# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
# 创建Lasso模型
lasso = Lasso(alpha=0.1)
# 拟合模型
lasso.fit(X_scaled, y)
# 计算特征的重要程度
coef = pd.Series(lasso.coef_, index=X.columns)
# 绘制特征重要程度图
imp_coef = coef.sort_values()
plt.figure(figsize=(10, 8))
imp_coef.plot(kind='barh')
plt.title('Feature importance using Lasso Model')
plt.xlabel('Importance')
plt.show()
```
在上面的代码中,我们首先读取数据集,并将特征和标签分离。然后对特征进行标准化处理,创建Lasso模型并拟合数据。接着计算特征的重要程度,并绘制特征重要程度图。
特征重要程度图可以帮助我们了解哪些特征对模型的预测结果影响最大,可以根据图中的特征重要程度进行特征选择。
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