方差选择后进行lasso代码
时间: 2023-08-23 22:03:34 浏览: 45
以下是使用方差选择后进行LASSO回归的示例代码:
```python
import numpy as np
from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold
from sklearn.linear_model import Lasso
# 创建一些示例数据
X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
y = np.array([1, 2, 3])
# 使用方差选择来删除低方差特征
sel = VarianceThreshold(threshold=(.8 * (1 - .8)))
X = sel.fit_transform(X)
# 使用LASSO回归进行特征选择
clf = Lasso(alpha=0.1)
clf.fit(X, y)
# 输出特征系数
print(clf.coef_)
```
在上述代码中,我们首先使用`VarianceThreshold`类进行方差选择,以删除低方差特征。然后,我们使用`Lasso`类进行LASSO回归,并输出特征系数。请注意,这只是一个示例代码,您需要根据您的数据进行调整和修改。
相关问题
方差选择后再进行lasso代码
方差选择(Variance Threshold)和LASSO是两种不同的特征选择方法,它们可以结合使用来进行特征选择。方差选择是通过计算特征的方差来判断特征是否有用,如果某个特征的方差小于一定的阈值,则认为该特征对模型没有贡献,可以被删除。LASSO是一种基于正则化的特征选择方法,通过对模型加入L1正则化项来使得某些特征的系数变为零,进而实现特征选择。
下面是使用方差选择和LASSO进行特征选择的示例代码:
```python
from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold
from sklearn.linear_model import Lasso
from sklearn.datasets import load_boston
# 加载数据集
boston = load_boston()
X, y = boston.data, boston.target
# 方差选择
selector = VarianceThreshold(threshold=0.1)
X = selector.fit_transform(X)
# LASSO特征选择
lasso = Lasso(alpha=0.1)
lasso.fit(X, y)
coef = lasso.coef_
# 输出选择的特征
feature_names = boston.feature_names[selector.get_support()]
selected_features = feature_names[coef != 0]
print(selected_features)
```
这段代码首先使用方差选择方法对特征进行选择,然后使用LASSO方法对选择后的特征进行进一步筛选。最后输出被选择的特征名称。其中,方差选择方法的阈值可以根据实际情况进行调整,LASSO方法的正则化系数alpha也可以根据需要进行调整。
方差选择法和lasso结合代码
下面是方差选择法和Lasso结合的代码示例:
```
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import Lasso
from sklearn.feature_selection import SelectFromModel
# 加载数据集
data = pd.read_csv('data.csv')
X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]
# 使用Lasso进行特征选择
lasso = Lasso(alpha=0.001)
lasso.fit(X, y)
# 获取特征重要性排序
importance = np.abs(lasso.coef_)
feature_names = X.columns
features = pd.DataFrame({'feature': feature_names, 'importance': importance})
features = features.sort_values(by='importance', ascending=False)
# 使用方差选择法选择前n个特征
n = 10
selected_features = features.head(n)['feature'].values
X_selected = X[selected_features]
# 在选择的特征上再次进行Lasso回归
lasso2 = Lasso(alpha=0.001)
lasso2.fit(X_selected, y)
# 获取最终选定的特征
sfm = SelectFromModel(lasso2, threshold=0.01)
sfm.fit(X_selected, y)
final_features = X_selected.columns[sfm.get_support()]
# 输出最终选定的特征
print(final_features)
```
这段代码首先使用Lasso进行特征选择,然后使用方差选择法选择前n个特征,最后在选择的特征上再次进行Lasso回归,并使用SelectFromModel选择最终选定的特征。
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