python lasso回归

Python中Lasso回归是一种线性模型，它属于广义线性模型(GLM)的一个特殊类别，特别用于特征选择和变量重要性的评估。Lasso回归通过添加L1正则化项（也称为拉普拉斯惩罚），使得部分系数变为零，实现了特征的稀疏性，这意味着它可以自动识别并忽略对预测影响较小的特征，从而帮助数据科学家进行特征降维。

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

from sklearn.linear_model import Lasso
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd

# 假设df是你的DataFrame，X是特征列，y是目标变量
data = pd.read_csv('your_data.csv')  # 加载数据
X = data.drop('target', axis=1)
y = data['target']

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建并训练Lasso回归模型
lasso = Lasso(alpha=0.1)  # alpha参数控制正则化的强度
lasso.fit(X_train, y_train)

# 预测和评估
predictions = lasso.predict(X_test)