怎样根据lasso.coef筛选自变量

Lasso回归可以用来进行特征选择，通过调整正则化系数，可以使得某些系数变成0，从而达到特征选择的目的。筛选自变量的方法就是根据Lasso模型的系数大小来决定是否保留该自变量。

具体步骤如下：

1. 训练Lasso模型，得到每个自变量的系数。

2. 根据系数大小进行排序，从大到小排列。

3. 根据需要保留的自变量数量，选择前N个自变量，其余自变量舍去。

4. 使用保留的自变量来进行建模。

下面是一个Python代码的例子，展示了如何使用Lasso回归筛选自变量：

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

# 加载数据集
boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target

# 训练Lasso模型
lasso = Lasso(alpha=0.1)
lasso.fit(X, y)

# 打印每个自变量的系数
print(lasso.coef_)

# 选择系数绝对值大于0.1的自变量
selected_features = X[:, abs(lasso.coef_) > 0.1]

在这个例子中，我们首先加载了波士顿房价数据集，然后训练了一个Lasso模型。通过打印模型的系数，我们可以看到哪些自变量对于预测目标变量的影响比较大。最后，我们根据系数的绝对值大小选择了系数大于0.1的自变量作为筛选结果。