python交叉验证结合线性回归_Python - 回归（线性回归、RFE、LASSO 和 岭回归+K折交叉验证）.

好的，让我来回答你的问题。

在Python中，我们可以使用Scikit-learn库来进行回归分析。其中，交叉验证是评估模型性能的一种常用方法。以下是使用线性回归、RFE、LASSO和岭回归进行K折交叉验证的代码示例：

from sklearn.linear_model import LinearRegression, Lasso, Ridge
from sklearn.feature_selection import RFE
from sklearn.model_selection import KFold, cross_val_score
from sklearn.datasets import load_boston
import numpy as np

# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target

# 线性回归模型
model_lr = LinearRegression()
# RFE模型
model_rfe = RFE(estimator=LinearRegression(), n_features_to_select=5)
# LASSO模型
model_lasso = Lasso(alpha=0.1)
# 岭回归模型
model_ridge = Ridge(alpha=1.0)

# K折交叉验证
kfold = KFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=1)

# 线性回归模型K折交叉验证结果
result_lr = cross_val_score(model_lr, X, y, cv=kfold)
print("Linear Regression: %.2f (%.2f) MSE" % (result_lr.mean(), result_lr.std()))

# RFE模型K折交叉验证结果
result_rfe = cross_val_score(model_rfe, X, y, cv=kfold)
print("RFE: %.2f (%.2f) MSE" % (result_rfe.mean(), result_rfe.std()))

# LASSO模型K折交叉验证结果
result_lasso = cross_val_score(model_lasso, X, y, cv=kfold)
print("LASSO: %.2f (%.2f) MSE" % (result_lasso.mean(), result_lasso.std()))

# 岭回归模型K折交叉验证结果
result_ridge = cross_val_score(model_ridge, X, y, cv=kfold)
print("Ridge: %.2f (%.2f) MSE" % (result_ridge.mean(), result_ridge.std()))

在上述代码中，我们首先加载了波士顿房价数据集，并将其分为输入变量X和目标变量y。然后，我们分别定义了线性回归、RFE、LASSO和岭回归模型，并使用K折交叉验证对它们进行评估。最后，我们打印了每个模型的平均MSE和标准差。

希望这个代码示例能够帮助你理解如何在Python中使用交叉验证进行回归分析。