用python具体代码实现基于LASSO回归的玉米产量预测

以下是使用Python进行基于LASSO回归的玉米产量预测的代码示例：

首先，我们需要导入所需的库：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import Lasso
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

然后，我们读取数据集并进行数据预处理：

# 读取数据集
data = pd.read_csv("corn_yield.csv")

# 提取特征和标签数据
X = data.iloc[:, 1:-1].values
y = data.iloc[:, -1].values

# 数据标准化处理
sc = StandardScaler()
X = sc.fit_transform(X)

# 将数据集拆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)

接下来，我们使用LASSO回归算法进行建模：

# 创建LASSO回归对象
lasso_reg = Lasso(alpha=0.1)

# 训练模型
lasso_reg.fit(X_train, y_train)

最后，我们进行预测并计算模型的平均均方误差（MSE）：

# 进行预测
y_pred = lasso_reg.predict(X_test)

# 计算MSE
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("MSE:", mse)

这就是基于LASSO回归的玉米产量预测的Python代码实现示例。