matlab中lasso函数

在MATLAB中，Lasso函数用于执行Lasso回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）。Lasso回归是一种线性回归技术，它通过在目标函数中添加L1正则化项来限制模型的复杂度。这个正则化项可以使得一些系数变为零，从而实现特征选择的效果。

Lasso函数的语法格式为：

[b,fitinfo] = lasso(X,y)

其中，X是自变量矩阵，y是因变量向量。函数的返回值包括两个部分：

1. b：系数向量，即Lasso回归模型的系数；
2. fitinfo：一个结构体，包含了模型拟合的相关信息，如偏差、拟合的R2值、模型选择的Lambda值等。

除了基本的参数外，Lasso函数还有一些可选参数，如Lambda、Alpha、Standardize等，可以根据具体需要进行设置。

下面是一个简单的例子，演示如何使用Lasso函数进行回归分析：

load('ex1data1.mat');  % 加载数据
X = [ones(m,1), data(:,1)];  % 添加截距项
y = data(:,2);

[b,fitinfo] = lasso(X,y,'Lambda',0.1);  % 进行Lasso回归
disp(b);  % 输出系数向量
disp(fitinfo.Intercept);  % 输出截距
disp(fitinfo.R2);  % 输出R2值

在这个例子中，我们首先加载了一个数据集，并将自变量矩阵X添加了一个截距项。然后，我们调用Lasso函数进行回归分析，并设置Lambda为0.1。最后，我们输出了系数向量、截距和R2值。