data = pd.read_csv(inputfile) # 读取数据 lasso = Lasso(1000) # 调用Lasso()函数，设置λ的值为1000 lasso.fit(data.iloc[:,0:14],data['y']) print('相关系数为：',np.round(lasso.coef_,5)) # 输出结果，保留五位小数

这段代码使用了Lasso回归模型对数据进行拟合，并输出相关系数。

- `data = pd.read_csv(inputfile)`：读取数据，将数据存储在为`data`的DataFrame中。
- `lasso = Lasso(1000)`：创建一个Lasso回归模型对象，设置λ的值为1000。Lasso回归是一种线性回归方法，通过添加L1正则化项来进行特征选择和模型稀疏化。
- `lasso.fit(data.iloc[:,0:14],data['y'])`：使用Lasso模型拟合数据。`data.iloc[:,0:14]`表示选择`data`中的前14列作为特征变量，`data['y']`表示选择`data`中的名为'y'的列作为目标变量。
- `np.round(lasso.coef_,5)`：计算并输出相关系数，使用`np.round()`函数将结果保留五位小数。

在运行代码后，相关系数将以保留五位小数的形式打印出来。请确保已经导入了必要的库（如`pandas`、`numpy`和`sklearn.linear_model`）。