用Anaconda3 编写python代码，实现Lasso回归分析

首先，需要安装 scikit-learn 库，它是一个非常流行的机器学习库，其中包含了 Lasso 回归模型。可以使用以下命令来安装：

conda install scikit-learn

然后，可以使用以下代码来进行 Lasso 回归分析：

from sklearn.linear_model import Lasso
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 加载数据集
boston = load_boston()

# 数据预处理
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(boston.data)
y = boston.target

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

# 拟合模型
lasso.fit(X, y)

# 输出结果
print('系数：', lasso.coef_)
print('截距：', lasso.intercept_)
print('R-squared：', lasso.score(X, y))

在这个示例中，我们加载了波士顿房价数据集，对数据进行了标准化处理，然后创建了一个 Lasso 模型，并将其拟合到数据上。最后，我们输出了模型的系数、截距和 R-squared 值。