除了MSE和R^2，还有哪些评估指标可以用于Lasso回归？

除了均方误差(MSE)和R²得分之外，对于Lasso回归，还有一些其他的评估指标可供考虑：

1. **平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE)**：这是另一种常用的损失函数，它衡量预测值与真实值之间绝对差的平均值。MAE对于异常值相对不敏感。

from sklearn.metrics import mean_absolute_error
mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred)

2. **F1分数（如果适用分类问题）**：如果Lasso回归被用于分类任务，例如二元分类，可以计算精确率（Precision）、召回率（Recall），然后计算F1分数作为综合评价。

3. **AIC/Akaike信息 Criterion**：这两个统计量用于模型复杂度的选择，它们会惩罚模型的复杂性和偏差，帮助确定最优的模型复杂度。

4. **BIC/Bayesian Information Criterion**：类似于AIC，但它对模型复杂度的惩罚更严厉，因此更适合小样本情况。

5. **系数重要性（Coefficient Importance）**：Lasso通过零化一些系数达到稀疏性，这对于特征的重要性分析很有帮助。

每个指标都有其特定的应用场景，选择合适的评估标准取决于具体的任务需求和研究目标。