lasso回归算法python实现

Lasso回归是一种线性模型，它通过添加L1正则化项（也称为Lasso惩罚），使得一些特征的系数变为0，实现了特征选择的效果。这有助于减少模型复杂度、提高泛化能力和防止过拟合。

Python中，你可以使用sklearn库中的Lasso模块来实现Lasso回归。以下是一个简单的例子：

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

# 假设你已经有了数据集df，X是特征矩阵，y是目标变量
X = df[['feature1', 'feature2', 'feature3']] # 选取需要的特征
y = df['target']

lasso_reg = Lasso(alpha=0.1)  # 创建Lasso回归对象，alpha是正则化强度
lasso_reg.fit(X, y)  # 训练模型

# 获取特征系数
coefficients = lasso_reg.coef_

# 使用模型预测新数据
new_data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]  # 新的输入数据
predictions = lasso_reg.predict(new_data)