三个自变量，两个因变量LASSO 回归

下面是使用Python的Scikit-learn库实现三个自变量和两个因变量的LASSO回归的示例代码：

from sklearn.linear_model import MultiTaskLasso
from sklearn.datasets import make_regression

# 生成随机数据集
X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=3, n_targets=2, random_state=1)

# 创建Lasso模型
lasso = MultiTaskLasso(alpha=0.1)

# 拟合模型
lasso.fit(X, y)

# 输出模型系数
print('Lasso coefficients: ', lasso.coef_)

在这个例子中，我们首先使用make_regression函数生成了一个随机数据集，其中包含100个样本，3个自变量和2个因变量。然后，我们创建了一个MultiTaskLasso对象，并将alpha参数设置为0.1，这个参数控制正则化的强度。最后，我们使用拟合模型并输出模型系数，这些系数表示每个自变量对每个因变量的贡献。由于这里有两个因变量，因此模型会为每个因变量分别计算系数。

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四个自变量，一个因变量LASSO 回归代码

下面是使用Python的scikit-learn库实现的四个自变量和一个因变量LASSO回归的代码示例：

# 导入必要的库
from sklearn.linear_model import Lasso
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import numpy as np

# 定义四个自变量和一个因变量的数据
X = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12], [13, 14, 15, 16]])
y = np.array([10, 20, 30, 40])

# 将数据集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)

# 使用LASSO回归算法进行训练和预测
lasso = Lasso(alpha=0.1)
lasso.fit(X_train, y_train)
y_pred = lasso.predict(X_test)

# 输出模型的性能
print("Mean squared error: %.2f" % mean_squared_error(y_test, y_pred))
print("LASSO coefficients: ", lasso.coef_)

其中，X是四个自变量的数据，y是一个因变量的数据。在代码中，我们首先将数据集分为训练集和测试集，然后使用LASSO回归算法进行训练和预测。最后，我们输出模型的性能和选择的重要自变量。可以通过调整alpha参数来控制正则化的强度，从而选择更重要的自变量。

利用lasso回归筛选多个自变量的代码

以下是使用 Lasso 回归筛选多个自变量的示例代码：

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

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

# 将数据集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)

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

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

# 打印模型的系数
print(lasso.coef_)

在这里，我们使用 Lasso 模型来拟合波士顿房价数据集，并使用训练数据来训练模型。然后，我们将模型的系数打印出来，以查看哪些自变量对目标变量有显著影响。在 Lasso 回归中，设置 alpha 值越大，模型筛选变量越严格。