下载California Housing Data数据集，实现基于近端梯度下降优化的Lasso回归。并解释每行代码

加州房价数据集是一个常用的数据分析练习样本，它包含了加州各个地区的房屋的各种特征（如人口密度、卧室数量等）以及对应的中位房价。我们可以使用Python的scikit-learn库下载这个数据集，并利用近端梯度下降（Federated Averaging，一种分布式学习算法）来进行Lasso回归。

首先，确保已经安装了必要的库，如pandas、numpy、sklearn和matplotlib：

pip install pandas numpy scikit-learn matplotlib

接下来，导入所需的模块并加载数据集：

import pandas as pd
from sklearn.datasets import fetch_california_housing
import numpy as np

# 加载数据
california_housing = fetch_california_housing()
data = california_housing.data
target = california_housing.target
feature_names = california_housing.feature_names

创建一个近端梯度下降优化的Lasso回归模型需要自定义一些函数。这里假设我们已经有了一个简单的近端梯度下降更新函数`update_weights`，其接受当前权重、学习率、正则化参数λ和单个样本的特征值：

def update_weights(weights, learning_rate, sample_features, sample_label, l1_reg):
    # 近端梯度下降的核心计算部分，省略了一些细节处理
    new_weight = weights - learning_rate * (sample_features.dot(weights) - sample_label + l1_reg * np.sign(weights))
    return new_weight

然后，我们需要将数据集划分为训练集和批量大小，以及定义迭代次数和超参数：

batch_size = 64
num_iterations = 1000
learning_rate = 0.05
l1_reg = 0.1
initial_weights = np.zeros(len(feature_names))

# 划分训练集
np.random.shuffle(data)
train_data = data[:int(0.8 * len(data))]
train_labels = target[:int(0.8 * len(target))]

# 开始近端梯度下降优化
weights = initial_weights
for _ in range(num_iterations):
    for i in range(0, train_data.shape[0], batch_size):
        batch_features = train_data[i:i+batch_size]
        batch_labels = train_labels[i:i+batch_size]
        weights = update_weights(weights, learning_rate, batch_features, batch_labels, l1_reg)

# 打印最终的权重
print("Final Lasso Regression Weights:")
print(weights)

最后，你可以使用这些权重对新的样本进行预测或评估模型性能。每一行代码的作用如下：
1. 数据预处理和加载
2. 自定义近端梯度下降更新
3. 模型训练过程（包括划分数据、迭代更新）
4. 输出最终的Lasso回归系数