利用正则化（L1和L2任选其一），重新建立回归模型，并给出测试精度

好的，我们先来回顾一下正则化的概念。

在机器学习中，正则化是一种通过对模型参数施加惩罚来避免过拟合的方法。L1正则化和L2正则化是两种常见的正则化方法。L1正则化会使一些参数变为0，从而实现特征选择的效果；而L2正则化会让参数趋近于0，但不会真正地取到0，从而保留了所有特征。

下面是使用L2正则化重新建立回归模型的代码示例：

# 导入需要的库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import Ridge
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 生成样本数据
np.random.seed(0)
n_samples, n_features = 200, 50
X = np.random.randn(n_samples, n_features)
coef = 10 * np.random.randn(n_features)
inds = np.arange(n_features)
np.random.shuffle(inds)
coef[inds[10:]] = 0
y = np.dot(X, coef)

# 将数据集分成训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 定义模型
ridge = Ridge(alpha=1)

# 训练模型
ridge.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = ridge.predict(X_test)

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("测试集均方误差为:", mse)

在上述代码中，我们使用了sklearn库中的Ridge函数来实现L2正则化。其中alpha参数表示正则化强度，越大则正则化效果越强。

接下来，我们来看一下使用L1正则化重新建立回归模型的代码示例：

# 导入需要的库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import Lasso
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 生成样本数据
np.random.seed(0)
n_samples, n_features = 200, 50
X = np.random.randn(n_samples, n_features)
coef = 10 * np.random.randn(n_features)
inds = np.arange(n_features)
np.random.shuffle(inds)
coef[inds[10:]] = 0
y = np.dot(X, coef)

# 将数据集分成训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 定义模型
lasso = Lasso(alpha=0.1)

# 训练模型
lasso.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = lasso.predict(X_test)

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("测试集均方误差为:", mse)

在上述代码中，我们使用了sklearn库中的Lasso函数来实现L1正则化。同样地，alpha参数表示正则化强度，越大则正则化效果越强。

需要注意的是，在实际应用中，我们需要通过交叉验证等方法来选择最优的正则化强度。