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。

用随机梯度下降算法实现Lasso回归python代码

以下是使用随机梯度下降算法实现Lasso回归的Python代码：

import numpy as np

class LassoRegression:
    def __init__(self, alpha=0.1, max_iter=1000, tol=1e-4):
        self.alpha = alpha
        self.max_iter = max_iter
        self.tol = tol

    def fit(self, X, y):
        n_samples, n_features = X.shape
        self.w = np.zeros(n_features)
        self.b = 0

        for i in range(self.max_iter):
            rand_idx = np.random.randint(n_samples)
            X_i = X[rand_idx, :].reshape(1, -1)
            y_i = y[rand_idx].reshape(1, -1)

            y_pred = X_i.dot(self.w) + self.b

            error = y_i - y_pred

            l1_grad = -np.abs(self.w) / self.w
            l1_grad[np.isinf(l1_grad)] = 0

            w_grad = X_i.T.dot(error) + self.alpha * l1_grad.reshape(-1, 1)

            if np.abs(w_grad).all() < self.tol:
                break

            self.w -= self.alpha * w_grad.reshape(-1)
            self.b -= self.alpha * error

    def predict(self, X):
        return X.dot(self.w) + self.b

其中，`alpha` 是正则化参数，`max_iter` 是最大迭代次数，`tol` 是算法收敛的阈值。`fit` 方法使用随机梯度下降算法来拟合模型，`predict` 方法用于预测。