sk_lasso.fit(X_train, y_train)

这行代码是用来训练基于稀疏正则化的Lasso回归模型的。其中，sk_lasso是使用scikit-learn库中的Lasso类创建的一个模型对象，fit()方法则是用来拟合模型的。

X_train和y_train是用来训练模型的训练数据集，其中X_train是一个包含n个样本和m个特征的数组，y_train是一个包含n个样本的标签数组，用于表示每个样本的实际输出值。

在训练过程中，sk_lasso将使用L1范数作为正则化项，以促进模型的稀疏性，从而使得模型更加易于解释和理解。训练完成后，模型将可以用来对新的数据进行预测。

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from sklearn.linear_model import Lasso lasso = Lasso(alpha=0.01) lasso.fit(X_train[features_without_ones],y_train) print(lasso.coef_) print(lasso.intercept_) coef1 = pd.DataFrame() for alpha in np.linspace(0.0001,0.2,20): lasso_clf = Lasso(alpha=alpha) lasso_clf.fit(X_train[features_without_ones],y_train) df = pd.DataFrame([lasso_clf.coef_],columns=X_train[features_without_ones].columns) df['alpha'] = alpha coef1 = pd.concat([coef1,df],ignore_index=True) plt.figure(figsize=(9,6),dpi=600) for feature in X_train.columns[:-1]: plt.plot('alpha',feature,data=coef1) plt.legend(loc='upper right') plt.xlabel(r'$\alpha$',fontsize=15) plt.ylabel("coefficient",fontsize=15) plt.show()

这段代码使用了Lasso回归模型来进行特征选择。Lasso回归是一种线性回归模型，它在损失函数中添加了一个L1正则化项，可以使得一些不重要的特征的系数变为0，从而达到特征选择的效果。具体来说，这段代码先使用Lasso回归模型拟合训练数据，然后输出模型的系数和截距。接着，使用np.linspace生成20个等差数列作为不同的alpha值，对于每个alpha值，使用Lasso回归模型拟合训练数据，并将其系数以及对应的alpha值保存到coef1中。最后，使用plt.plot函数绘制每个特征在不同alpha值下的系数变化曲线，以帮助选择最佳的alpha值。

#模型预测 y_pred = model.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) error = 1 - accuracy print("错误率为：", f'{error*100:.2f}%') #在测试集上进行预测 y_pred = ir.predict(X_test)#predict()函数是Python中预测函数，常用于预测测试集数据，返回预测数据 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) error = 1 - accuracy print("错误率为：", f'{error*100:.2f}%') y_pred = reg.predict(X_test) reg.coef_ scores = cross_val_score(reg, X_train, y_train, cv=5) print("一般线性回归（R2平均值错误率：{:.3f}，R2标准差：{:.3f}）".format(np.mean(scores), np.std(scores))) #岭回归(L1) ridge = linear_model.Ridge(alpha=0.5) ridge.fit(X_train, y_train) # 训练模型 ridge.fit(X_train, y_train) #预测测试数据集 y_pred_ridge = ridge.predict(X_test) reg.coef_ reg.intercept_ scores = cross_val_score(reg, X_train, y_train, cv=5) print("岭回归（R2平均值错误率：{:.3f}，R2标准差：{:.3f}）".format(np.mean(scores), np.std(scores))) #Lasso回归(L2) lasso = linear_model.Lasso(alpha=0.1) lasso.fit(X_train, y_train) # 训练模型 lasso.fit(X_train, y_train) # 预测测试数据集 y_pred_lasso = lasso.predict(X_test) scores = cross_val_score(reg, X_train, y_train, cv=5) print("Lasso回归（R2平均值错误率：{:.3f}，R2标准差：{:.3f}）".format(np.mean(scores), np.std(scores)))

这段代码是用于模型预测的一些操作。首先，它使用模型对测试集进行预测，并计算准确率和错误率。然后，它使用不同的回归模型（一般线性回归、岭回归和Lasso回归）对测试集进行预测，并计算R2平均值和标准差作为评估指标。

这段代码展示了在测试集上使用不同的模型进行预测，并计算了准确率、错误率以及回归模型的评估指标。这些操作用于评估模型的性能和泛化能力，以选择最适合数据集的模型。