lasso回归python代码

下面是一个简单的 Lasso 回归的 Python 代码示例：

from sklearn.linear_model import Lasso
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 加载数据集
boston = load_boston()
X = boston["data"]
y = boston["target"]

# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)

# Lasso 回归模型训练
alpha = 0.1 # 正则化系数
lasso = Lasso(alpha=alpha)
lasso.fit(X, y)

# 输出模型的系数
print("Lasso coefficients:", lasso.coef_)

在这个示例中，我们使用了 Scikit-Learn 库中的 Lasso 类来实现 Lasso 回归。我们先加载了波士顿房价数据集，然后对数据进行了标准化处理。接着，我们利用 Lasso 类对数据进行训练，并输出模型的系数。

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用随机梯度下降算法实现Lasso回归python代码

以下是使用随机梯度下降算法实现Lasso回归的Python代码：

import numpy as np

class LassoRegression:
    def __init__(self, alpha=0.1, max_iter=1000, tol=1e-4):
        self.alpha = alpha
        self.max_iter = max_iter
        self.tol = tol

    def fit(self, X, y):
        n_samples, n_features = X.shape
        self.w = np.zeros(n_features)
        self.b = 0

        for i in range(self.max_iter):
            rand_idx = np.random.randint(n_samples)
            X_i = X[rand_idx, :].reshape(1, -1)
            y_i = y[rand_idx].reshape(1, -1)

            y_pred = X_i.dot(self.w) + self.b

            error = y_i - y_pred

            l1_grad = -np.abs(self.w) / self.w
            l1_grad[np.isinf(l1_grad)] = 0

            w_grad = X_i.T.dot(error) + self.alpha * l1_grad.reshape(-1, 1)

            if np.abs(w_grad).all() < self.tol:
                break

            self.w -= self.alpha * w_grad.reshape(-1)
            self.b -= self.alpha * error

    def predict(self, X):
        return X.dot(self.w) + self.b

其中，`alpha` 是正则化参数，`max_iter` 是最大迭代次数，`tol` 是算法收敛的阈值。`fit` 方法使用随机梯度下降算法来拟合模型，`predict` 方法用于预测。

LASSO回归，python代码

下面是使用Python进行LASSO回归的示例代码：

from sklearn.linear_model import Lasso
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 载入数据集
boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target

# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建Lasso模型
lasso = Lasso(alpha=0.1)

# 拟合模型
lasso.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = lasso.predict(X_test)

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("Lasso MSE:", mse)

在这个示例中，我们使用波士顿房价数据集进行LASSO回归。首先我们载入数据集并对数据集进行分割，然后创建了一个Lasso对象，并使用fit方法拟合模型。最后我们使用predict方法进行预测，并计算了均方误差作为评估指标。