lasso回归代码
时间: 2023-07-03 11:08:38 浏览: 53
以下是使用sklearn库中的Lasso回归模型进行预测的示例代码:
```python
from sklearn.linear_model import Lasso
import numpy as np
# 样本数据
X = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
y = np.array([10,20,30])
# 创建Lasso回归模型
lasso = Lasso(alpha=0.1)
# 拟合数据
lasso.fit(X, y)
# 预测新数据
new_X = np.array([[2,3,4],[5,6,7]])
prediction = lasso.predict(new_X)
# 输出预测结果
print(prediction)
```
其中,`alpha`参数用于控制正则化强度,值越大则正则化强度越强。默认值为1.0。
相关问题
LASSO 回归代码
LASSO回归是一种特征选择方法,它可以通过L1正则化来约束模型参数,从而达到特征选择的目的。以下是使用Python的Scikit-learn库实现LASSO回归的示例代码:
```python
from sklearn.linear_model import Lasso
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()
X, y = boston.data, boston.target
# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)
# 创建Lasso模型
lasso = Lasso(alpha=0.1)
# 拟合模型
lasso.fit(X, y)
# 输出模型系数
print('Lasso coefficients: ', lasso.coef_)
```
在这个例子中,我们首先加载了波士顿房价数据集,并对数据进行了标准化处理。然后,我们创建了一个Lasso对象,并将alpha参数设置为0.1,这个参数控制正则化的强度。最后,我们使用拟合模型并输出模型系数,这些系数表示每个特征对目标变量的贡献。
三列值预测一列值怎样用Lasso回归代码
以下是使用Python的scikit-learn库实现Lasso回归模型的示例代码:
```python
from sklearn.linear_model import Lasso
import numpy as np
# 生成随机数据
X = np.random.rand(100, 3)
y = np.random.rand(100)
# 创建Lasso回归模型
lasso = Lasso(alpha=0.1)
# 拟合模型
lasso.fit(X, y)
# 预测结果
y_pred = lasso.predict(X)
```
其中,`X`是一个$n \times p$的矩阵,表示$n$个样本的$p$个特征值;`y`是一个长度为$n$的向量,表示每个样本对应的目标值;`alpha`是Lasso回归的正则化参数,用于控制模型的复杂度。拟合模型后,可以使用`predict`方法对新数据进行预测,得到相应的目标值预测结果`y_pred`。
相关推荐
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![xlsx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083732.png)