lasso回归python代码

当然，我可以帮你提供一个Lasso回归的Python代码示例。Lasso回归是一种用于特征选择和稀疏建模的线性回归方法。

首先，你需要安装scikit-learn库，它提供了很多机器学习算法的实现。你可以使用以下命令安装：

pip install scikit-learn

下面是一个简单的例子，演示如何在Python中使用Lasso回归：

from sklearn.linear_model import Lasso
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()
X, y = boston.data, boston.target

# 将数据集分割为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建Lasso回归模型
lasso = Lasso(alpha=0.1)

# 使用训练数据拟合模型
lasso.fit(X_train, y_train)

# 使用测试数据进行预测
y_pred = lasso.predict(X_test)

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

在这个例子中，我们使用波士顿房价数据集，将数据集分割为训练集和测试集。然后，我们创建了一个Lasso回归模型，并使用训练数据进行拟合。最后，我们使用测试数据进行预测，并计算预测结果的均方误差。

你可以根据自己的需求调整Lasso回归的超参数，比如alpha值，来控制正则化强度和特征选择的程度。

希望这个例子能够帮到你！如果你还有其他问题，请随时提问。