LassoLars 线性回归 C++ 代码

以下是使用 LassoLars 算法进行线性回归的 C++ 代码示例：

#include <iostream>
#include <armadillo>

using namespace std;
using namespace arma;

int main()
{
    // 创建样本数据
    mat X = randu<mat>(100, 10);
    vec y = randu<vec>(100);

    // 初始化 LassoLars 模型
    double lambda = 0.1;
    LassoLars<LinearModel> lasso(lambda);

    // 训练模型
    lasso.train(X, y);

    // 预测
    vec y_pred = lasso.predict(X);

    // 输出结果
    cout << "Coefficients: " << endl << lasso.getCoef() << endl;
    cout << "Intercept: " << endl << lasso.getIntercept() << endl;
    cout << "MSE: " << mean(pow(y - y_pred, 2)) << endl;

    return 0;
}

其中，`X` 是输入数据的矩阵，`y` 是对应的输出向量。`lambda` 是 LassoLars 算法中的正则化参数，`LinearModel` 是线性模型。`train` 方法用于训练模型，`predict` 方法用于预测输出。`getCoef` 和 `getIntercept` 方法分别用于获取模型的系数和截距。最后，计算均方误差输出结果。