matlab 实现lasso回归并可视化，同时画出预测值和实际值的散点图 ，计算出rmse

好的，以下是实现lasso回归并可视化的代码：

% 导入数据
load housing

% 将数据集分为训练集和测试集
cv = cvpartition(size(housing,1),'HoldOut',0.2);
idx = cv.test;

% 训练集
Xtrain = housing(~idx,:);
Ytrain = log(medv(~idx));

% 测试集
Xtest = housing(idx,:);
Ytest = log(medv(idx));

% 使用lasso回归
[B, FitInfo] = lasso(Xtrain, Ytrain, 'CV', 10);

% 可视化lasso路径
lassoPlot(B, FitInfo, 'PlotType', 'Lambda', 'XScale', 'log');

% 选择最佳的lambda
idxLambdaMinMSE = FitInfo.IndexMinMSE;
lambdaMinMSE = FitInfo.LambdaMinMSE;

% 计算预测值
YtestPredicted = Xtest * B(:,idxLambdaMinMSE) + FitInfo.Intercept(idxLambdaMinMSE);

% 计算rmse
rmse = sqrt(mean((Ytest - YtestPredicted).^2));

% 可视化预测值和实际值的散点图
scatter(Ytest, YtestPredicted);
xlabel('Actual log(medv)');
ylabel('Predicted log(medv)');
title(sprintf('Actual vs. Predicted (RMSE = %.2f)', rmse));

这里使用的是波士顿房价数据集（housing），数据集中有13个属性，其中medv为目标变量。

注意，这里使用的是log(medv)作为目标变量，因为log(medv)更符合正态分布，适合用于回归分析。

在代码中，我们将数据集分为训练集和测试集，使用lasso回归拟合训练集数据，并选择最佳的lambda值。然后，我们用测试集数据进行预测，并计算rmse。最后，我们将预测值和实际值绘制成散点图，以便直观地比较它们之间的关系。

希望这对你有所帮助！