用Python实现LASSO回归应用

在Python中，我们可以使用统计学习库如Scikit-Learn来实现LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator，弹性网络回归）算法。LASSO是一种线性模型，它通过加入L1正则化项，使得一些系数变为0，从而实现特征选择。

以下是使用scikit-learn库简单实现LASSO回归的步骤：

1. 首先，你需要安装必要的库，如果你还没有安装，可以运行：

pip install numpy pandas scikit-learn

2. 导入所需的库：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import Lasso
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd

3. 加载数据集（这里假设你已经有了一个名为df的pandas DataFrame，包含特征和目标变量）：

X = df.drop('target_column', axis=1)  # 特征
y = df['target_column']             # 目标变量

4. 划分训练集和测试集：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

5. 创建并训练LASSO模型：

lasso = Lasso(alpha=0.1)  # alpha参数控制正则化的强度，越小越倾向于特征选择
lasso.fit(X_train, y_train)

6. 预测和评估模型性能：

predictions = lasso.predict(X_test)

7. 可视化重要特征或查看系数（如果alpha较小，有些系数可能接近于0，表示对应的特征几乎没被选中）：

non_zero_features = [feature for feature in X.columns if abs(lasso.coef_[feature]) > 1e-5]
print(f"Non-zero features: {non_zero_features}")