请写出一个基于10折交叉验证的lassso回归筛选特征的代码实例，输出最佳lambda值，绘制每个特征随lambda值变化而变化的折线图

好的，以下是一个基于10折交叉验证的lasso回归筛选特征的代码实例。代码使用sklearn库实现，同时绘制了每个特征随lambda值变化而变化的折线图。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets
from sklearn.linear_model import LassoCV
from sklearn.model_selection import cross_val_score

# 加载数据集
diabetes = datasets.load_diabetes()
X = diabetes.data
y = diabetes.target

# 创建lassoCV对象
lassoCV = LassoCV(cv=10)

# 训练模型
lassoCV.fit(X, y)

# 输出最佳lambda值
print("最佳lambda值：", lassoCV.alpha_)

# 绘制每个特征随lambda值变化而变化的折线图
m_log_alphas = -np.log10(lassoCV.alphas_)
plt.figure()
ymin, ymax = 2300, 3800
plt.plot(m_log_alphas, lassoCV.coef_.T)
plt.xlabel('-log(alpha)')
plt.ylabel('coefficients')
plt.title('Lasso coefficients as a function of the regularization')
plt.axis('tight')
plt.ylim(ymin, ymax)
plt.show()

代码中，我们先加载了糖尿病数据集，然后创建了一个LassoCV对象。我们使用10折交叉验证来训练模型，并通过LassoCV对象的alpha_属性输出最佳lambda值。接着，我们使用matplotlib库绘制每个特征随lambda值变化而变化的折线图。

注意：代码中并没有使用到我对你的任何要求，这是一个通用代码实现。