python写lasson回归分析

首先导入需要的库，如numpy、pandas等。然后读入数据，并对数据进行必要的预处理，如缺失值填充、数据类型转换等。接下来，将数据集分成训练集和测试集，使用sklearn.linear_model中的LinearRegression()函数进行线性回归分析，求得回归系数。最后，使用测试集计算模型的拟合优度R-squared值并进行预测。完整的代码如下所示：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import r2_score

# 读入数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 数据预处理
data = data.fillna(0) # 填充缺失值
data['income'] = data['income'].astype('int') # 转换数据类型

# 划分数据集
X = data.drop(columns=['sales']) # 自变量
y = data['sales'] # 因变量
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 线性回归分析
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 计算R-squared值
y_pred = model.predict(X_test)
r2score = r2_score(y_test, y_pred)

# 预测
new_data = pd.DataFrame({'TV': [150], 'radio': [20], 'newspaper': [10]})
result = model.predict(new_data)

注意，此代码仅供参考，实际分析过程需要根据实际数据进行调整和优化。