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。

相关问题

lasso回归python代码

当然，我可以帮你提供一个Lasso回归的Python代码示例。Lasso回归是一种用于特征选择和稀疏建模的线性回归方法。

首先，你需要安装scikit-learn库，它提供了很多机器学习算法的实现。你可以使用以下命令安装：

pip install scikit-learn

下面是一个简单的例子，演示如何在Python中使用Lasso回归：

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

# 将数据集分割为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建Lasso回归模型
lasso = Lasso(alpha=0.1)

# 使用训练数据拟合模型
lasso.fit(X_train, y_train)

# 使用测试数据进行预测
y_pred = lasso.predict(X_test)

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

在这个例子中，我们使用波士顿房价数据集，将数据集分割为训练集和测试集。然后，我们创建了一个Lasso回归模型，并使用训练数据进行拟合。最后，我们使用测试数据进行预测，并计算预测结果的均方误差。

你可以根据自己的需求调整Lasso回归的超参数，比如alpha值，来控制正则化强度和特征选择的程度。

希望这个例子能够帮到你！如果你还有其他问题，请随时提问。

lasso回归python代码及可视化

### 关于Python中Lasso回归的实现与可视化

#### 导入必要的库
为了执行线性模型中的Lasso回归并进行数据处理和绘图，需要导入特定的Python库。推荐的做法是仅引入项目所需的模块，并利用别名简化代码阅读[^3]。

import numpy as np
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import Lasso
import matplotlib.pyplot as plt

#### 准备数据集
使用`datasets`加载内置的数据集作为例子来展示Lasso回归的应用场景。对于实际应用而言，可以从CSV文件或其他来源读取自定义的数据集[^2]。

# 加载糖尿病数据集作为一个实例
X, y = datasets.load_diabetes(return_X_y=True)

# 将数据分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

#### 数据预处理
标准化特征值有助于提高算法性能，在此之前应该先对数据做适当缩放[^1]。

scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)

#### 构建Lasso回归模型
通过调整正则化参数alpha可以控制惩罚力度；较小的alpha意味着更少的约束而较大的alpha会增加稀疏度。

lasso_reg = Lasso(alpha=0.1)  # 设置alpha值
lasso_reg.fit(X_train_scaled, y_train)

#### 结果评估与预测
完成拟合过程之后就可以基于测试样本做出预测，并计算误差指标以衡量模型表现。

y_pred = lasso_reg.predict(X_test_scaled)
mse = ((y_pred - y_test)**2).mean()  # 均方误差
print(f'Mean Squared Error: {mse:.4f}')

#### 可视化系数路径
绘制不同alpha下的权重变化情况可以帮助理解各变量的重要性及其随正则化的演变趋势。

alphas = np.logspace(-4, 0.5, 100)
coefs = []
for alpha in alphas:
    lasso = Lasso(alpha=alpha, fit_intercept=False)
    lasso.fit(X_train_scaled, y_train)
    coefs.append(lasso.coef_)

plt.figure(figsize=(10, 6))
ax = plt.gca()
ax.plot(alphas, coefs)
ax.set_xscale('log')
plt.xlabel('Alpha Values (Log Scale)')
plt.ylabel('Coefficients')
plt.title('Lasso Coefficients Path Across Different Alphas')
plt.axis('tight')
plt.show()