lasso做图

Lasso回归是一种线性回归方法，它在估计模型参数时增加了L1正则化项，可以用于特征选择和降维。在做图时，我们可以使用Lasso回归来筛选出对目标变量影响最大的特征，然后绘制这些特征与目标变量之间的关系图。下面是一个示例代码，使用sklearn库的LassoCV函数进行特征筛选，并使用matplotlib库绘制散点图：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.linear_model import LassoCV

# 加载数据集
boston = load_boston()

# 特征选择
lasso = LassoCV()
lasso.fit(boston.data, boston.target)
coef = lasso.coef_

# 绘制散点图
fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(boston.data[:, 5], boston.target)
ax.set_xlabel('RM')
ax.set_ylabel('MEDV')

# 绘制线性回归线
x = np.linspace(boston.data[:, 5].min(), boston.data[:, 5].max())
y = coef[5] * x + lasso.intercept_
ax.plot(x, y, color='red')

plt.show()

在这个示例中，我们加载了波士顿房价数据集，然后使用LassoCV函数进行特征选择，筛选出对房价影响较大的特征。在这里，我们选择了第5个特征RM，它表示每个住宅的平均房间数。然后，我们绘制了RM和目标变量MEDV之间的散点图，并使用Lasso回归得到的系数和截距绘制线性回归线。最后，我们使用plt.show()函数显示图形。