使用Anaconda3 编写python代码，定义lasso回归模型

好的，接下来我将介绍如何使用 Anaconda3 编写 Python 代码，定义 Lasso 回归模型。

首先，需要安装 Anaconda3 并打开 Anaconda Prompt。在 Anaconda Prompt 中输入以下命令创建一个新的 Python 环境：

conda create --name lasso_env python=3.8

接着激活该环境：

conda activate lasso_env

在该环境中安装必要的 Python 库：

conda install numpy pandas matplotlib scikit-learn

然后，可以打开 Jupyter Notebook 并创建一个新的 Notebook。在 Notebook 中，导入所需的库：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import Lasso
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

接着，加载数据集并将其分为训练集和测试集：

data = pd.read_csv('data.csv')
X = data.drop('target', axis=1)
y = data['target']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

定义 Lasso 回归模型并训练模型：

lasso = Lasso(alpha=0.1)
lasso.fit(X_train, y_train)

使用训练好的模型对测试集进行预测：

y_pred = lasso.predict(X_test)

计算均方误差（MSE）：

mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('MSE:', mse)

最后，可以使用 Matplotlib 绘制预测值与实际值之间的散点图：

plt.scatter(y_test, y_pred)
plt.xlabel('Actual Values')
plt.ylabel('Predictions')
plt.show()

以上就是使用 Anaconda3 编写 Python 代码，定义 Lasso 回归模型的全部过程。