写一段lasso回归的python代码

：好的，下面是LASSO回归的Python代码示例：

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

# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()
X, y = boston.data, boston.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test=train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 初始化LASSO回归模型
model = Lasso(alpha=0.1)

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集结果
predictions = model.predict(X_test)

# 计算MSE评估模型性能
mse = mean_squared_error(y_test, predictions)
print("LASSO回归的平均均方误差为：", mse)

相关问题

帮我写一段Python代码，使用双重机器学习方法

双重机器学习 (double machine learning) 是一种用于处理因果推断问题的机器学习方法，它结合了两个机器学习模型。下面是一个简单的 Python 代码示例，它演示了如何使用双重机器学习方法。

首先，我们需要导入所需的库：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LassoCV, LinearRegression
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split

然后，我们可以加载我们的数据集。这个例子使用的是波士顿房价数据集，可以通过 Scikit-learn 库来加载。

from sklearn.datasets import load_boston

boston = load_boston()
X, y = boston.data, boston.target

接下来，我们将数据集分成训练集和测试集：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

现在，我们可以开始使用双重机器学习方法了。首先，我们使用 LassoCV 模型来预测目标变量：

lasso = LassoCV(cv=5)
lasso.fit(X_train, y_train)
y_pred_lasso = lasso.predict(X_test)

接下来，我们使用随机森林回归模型来预测特征变量：

rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100)
rf.fit(X_train, y_train)
y_pred_rf = rf.predict(X_test)

现在，我们有两个预测结果：y_pred_lasso 和 y_pred_rf。我们可以将这两个结果作为特征变量来训练一个线性回归模型，以预测目标变量：

X_pred = np.column_stack((y_pred_lasso, y_pred_rf))
lr = LinearRegression()
lr.fit(X_pred, y_test)
y_pred = lr.predict(X_pred)

最后，我们可以计算预测结果的均方误差 (MSE)：

mse = np.mean((y_pred - y_test) ** 2)
print("MSE: ", mse)

这样，我们就完成了一个简单的双重机器学习方法的 Python 示例。请注意，该示例仅用于演示目的，实际应用中可能需要进行更多的数据清理、特征工程和调参等步骤。

lasso回归筛选特征

### 使用Lasso回归进行特征选择

#### Lasso回归简介
Lasso（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）是一种用于估计稀疏系数的线性模型。通过引入L1正则化项，使得一些特征的系数变为零，从而实现自动化的特征选择过程[^1]。

#### 特征选择原理
由于Lasso加入了绝对值形式的惩罚因子，在优化过程中会迫使某些参数收缩至恰好等于0。因此，最终得到的结果只保留了那些对目标变量有显著影响的因素作为输入特性的一部分[^3]。

#### Python实现示例
下面是一个简单的Python代码片段展示如何利用`sklearn.linear_model.LassoCV`来进行基于交叉验证的最佳λ(即alpha)搜索并完成特征挑选：

from sklearn.datasets import make_regression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LassoCV
import numpy as np
import pandas as pd

# 创建模拟数据集
X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=20, noise=0.1)

# 数据预处理 - 标准化
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# 划分训练集测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 定义LassoCV对象，默认执行5折交叉验证寻找最佳alpha
lasso_cv = LassoCV(cv=5).fit(X_train, y_train)

# 输出选定的最佳alpha值以及对应的非零系数索引
print(f'Best alpha: {lasso_cv.alpha_}')
selected_indices = np.where(abs(lasso_cv.coef_) > 1e-6)[0]
print('Selected feature indices:', selected_indices.tolist())

# 将原始特征名称映射回所选位置上
feature_names = ['Feature_' + str(i) for i in range(X.shape[1])]
selected_features = list(np.array(feature_names)[selected_indices])
print('Selected features are:', ', '.join(selected_features))

此段程序首先构建了一个具有多个冗余维度的人工数据集；接着应用标准化变换使各个属性处于相同量级范围内以便于后续计算稳定收敛；最后借助内置函数完成了自动化超参调优与重要性的评估工作，并打印出了被认定为重要的几个字段名。