Lassocv 多分类

LassoCV适用于回归问题，无法直接应用于多分类问题。但是，可以使用LassoCV来进行特征选择，然后再将特征输入到多分类模型中进行训练和预测。

以下是一个使用LassoCV进行特征选择，并将特征输入到多分类模型（这里以逻辑回归为例）进行训练和预测的Python代码示例：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.feature_selection import SelectFromModel
from sklearn.linear_model import LassoCV
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 加载数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 数据标准化处理
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)

# 创建LassoCV模型进行特征选择
lasso = LassoCV()
lasso.fit(X, y)

# 选择重要特征
sfm = SelectFromModel(lasso, threshold=0.25)
X = sfm.fit_transform(X, y)

# 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)

# 创建逻辑回归模型
lr = LogisticRegression()

# 模型训练
lr.fit(X_train, y_train)

# 模型预测
y_pred = lr.predict(X_test)

在上述代码中，我们首先加载了鸢尾花数据集，然后对数据进行标准化处理。接着，我们使用LassoCV模型进行特征选择，并将重要特征选择出来。然后，我们将特征输入到逻辑回归模型中进行训练和预测。