方差选择法和lasso结合代码

下面是方差选择法和Lasso结合的代码示例：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import Lasso
from sklearn.feature_selection import SelectFromModel

# 加载数据集
data = pd.read_csv('data.csv')
X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]

# 使用Lasso进行特征选择
lasso = Lasso(alpha=0.001)
lasso.fit(X, y)

# 获取特征重要性排序
importance = np.abs(lasso.coef_)
feature_names = X.columns
features = pd.DataFrame({'feature': feature_names, 'importance': importance})
features = features.sort_values(by='importance', ascending=False)

# 使用方差选择法选择前n个特征
n = 10
selected_features = features.head(n)['feature'].values
X_selected = X[selected_features]

# 在选择的特征上再次进行Lasso回归
lasso2 = Lasso(alpha=0.001)
lasso2.fit(X_selected, y)

# 获取最终选定的特征
sfm = SelectFromModel(lasso2, threshold=0.01)
sfm.fit(X_selected, y)
final_features = X_selected.columns[sfm.get_support()]

# 输出最终选定的特征
print(final_features)

这段代码首先使用Lasso进行特征选择，然后使用方差选择法选择前n个特征，最后在选择的特征上再次进行Lasso回归，并使用SelectFromModel选择最终选定的特征。