a) 利用LinearRegression 实现数据拟合与预测； b) 利用Ridge实现数据拟合与预测； c) 利用Lasso实现数据拟合与预测 并提供以上三项的完整python代码

a) 利用LinearRegression 实现数据拟合与预测的python代码：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 生成数据
X_train = np.random.rand(100, 1)
y_train = 2 * X_train + 1 + 0.2 * np.random.randn(100, 1)

# 构建模型
model = LinearRegression()

# 拟合数据
model.fit(X_train, y_train)

# 预测数据
X_test = np.array([[0.5]])
y_pred = model.predict(X_test)

print("预测结果为：", y_pred)

b) 利用Ridge实现数据拟合与预测的python代码：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import Ridge

# 生成数据
X_train = np.random.rand(100, 1)
y_train = 2 * X_train + 1 + 0.2 * np.random.randn(100, 1)

# 构建模型
model = Ridge(alpha=0.1)

# 拟合数据
model.fit(X_train, y_train)

# 预测数据
X_test = np.array([[0.5]])
y_pred = model.predict(X_test)

print("预测结果为：", y_pred)

c) 利用Lasso实现数据拟合与预测的python代码：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import Lasso

# 生成数据
X_train = np.random.rand(100, 1)
y_train = 2 * X_train + 1 + 0.2 * np.random.randn(100, 1)

# 构建模型
model = Lasso(alpha=0.1)

# 拟合数据
model.fit(X_train, y_train)

# 预测数据
X_test = np.array([[0.5]])
y_pred = model.predict(X_test)

print("预测结果为：", y_pred)