c++写LSSSO回归代码

在C++中编写Lasso回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator，也称为弹性网络回归）的代码需要使用数值优化库，如Eigen、MLPACK等，因为C++标准库并不直接支持这种复杂的统计计算。以下是使用Eigen库的一个简单示例：

#include <iostream>
#include <Eigen/Dense>
#include <unsupported/Eigen/Math>

// Lasso回归损失函数
double lasso_loss(const Eigen::VectorXd& x, const Eigen::VectorXd& y, double lambda) {
    int n = x.size();
    return (y - x).squaredNorm() + lambda * x.array().abs().sum();
}

// 梯度下降求解Lasso
void lasso_regression(Eigen::VectorXd& x, const Eigen::VectorXd& y, double lambda, double alpha = 0.01, int max_iter = 1000) {
    int n = x.size();
    for (int iter = 0; iter < max_iter; ++iter) {
        Eigen::VectorXd grad(n);
        for (int i = 0; i < n; ++i) {
            if (x[i] != 0)
                grad(i) = 2 * (y[i] - x.dot(x.col(i))) / x[i] - lambda;
            else
                grad(i) = -lambda;
        }
        x -= alpha * grad;
    }
}

int main() {
    // 假设我们有数据点(x, y)
    Eigen::MatrixXd X = ...; // 加载特征矩阵
    Eigen::VectorXd y = ...; // 加载目标向量

    // 初始化权重
    Eigen::VectorXd w = Eigen::VectorXd::Zero(X.cols());

    // 设置Lasso参数
    double lambda = 0.1; // 正则化强度

    // 运行Lasso回归
    lasso_regression(w, y, lambda);

    // 打印结果
    std::cout << "Lasso Regression Weights:\n" << w << "\n";

    return 0;
}

注意，这个示例是一个基本的梯度下降实现，实际应用中可能会选择更先进的优化算法（如随机梯度下降或LBFGS），并可能包含更多的错误检查和性能优化。