import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import linear_model X2=x_train Y2=y_train X3=np.array(X2) Y3=np.array(Y2) #使用LARS的Lasso路径LARS算法几乎完全提供了沿着正则化参数的系数的完整路径， # 因此常见的操作是使用包括所有检索的路径的 lars_path函数。 #是Lasso模型在引入了LARS算法后的一种新的实现。 #这不同于基于坐标下降的实现，它会产生一个精确的解，作为其系数的范数的分段线性函数。 _, n3, coefs = linear_model.lars_path(X3, Y3, method='lasso',verbose=True) print("进入模型的自变量对应的索引值：",n3) xx = np.sum(np.abs(coefs.T), axis=1) xx /= xx[-1] plt.figure(figsize=[12,8]) plt.plot(xx, coefs.T) ymin, ymax = plt.ylim() plt.vlines(xx, ymin, ymax, linestyle='dashed') plt.xlabel('|coef| / max|coef|') plt.ylabel('Coefficients') plt.title('LASSO Path') plt.axis('tight') plt.legend(np.array(predictors)[n3],fontsize=14,bbox_to_anchor=(1, 0), loc=3, borderaxespad=0) print('前四个进入模型的自变量：',np.array(predictors)[n3[0:4]]) plt.savefig('正则化路径图.png',bbox_inches='tight') plt.show()

这段代码似乎是在使用 Lasso 正则化路径来选择模型中的自变量。`X2` 和 `Y2` 是使用 `train_test_split` 函数得到的训练集数据，然后将它们转换为 numpy 数组。接下来，使用 `linear_model.lars_path` 函数来计算 Lasso 路径，其中 `method='lasso'` 表示使用 Lasso 正则化。`verbose=True` 表示在计算过程中显示详细信息。

然后，计算系数的绝对值之和，并归一化它们。绘制 Lasso 路径图，其中横轴是归一化后的系数绝对值之和，纵轴是不同自变量的系数。使用 `plt.vlines` 函数在图中添加垂直线，以显示不同自变量加入模型的时间点。最后，使用 `plt.legend` 函数添加图例，显示哪些自变量已经加入到模型中。使用 `plt.savefig` 函数可以保存图像。

最后，打印出前四个加入到模型中的自变量。需要注意的是，这里的索引值是相对于 `predictors` 列表的，不是相对于原始数据的列索引。

相关问题

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split啥意思

这些程序是用来实现一个基于鸢尾花数据集的机器学习任务。具体来说，该程序使用load_iris函数加载鸢尾花数据集，并使用train_test_split函数将数据集随机划分为训练集和测试集，以便进行模型训练和评估。另外，还使用了numpy和matplotlib.pyplot库进行数据处理和可视化。但是，该程序并没有使用任何算法或模型来进行分类或回归任务。

from sklearn.datasets import load_boston import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LassoCV import seaborn as sns from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import train_test_split

这段代码主要是导入了一些Python的第三方库，包括：

- sklearn.datasets：用于加载波士顿房价数据集。
- numpy：用于进行科学计算，如数组操作、数值计算等。
- pandas：用于数据处理和分析，如数据读取、转换、合并等。
- matplotlib.pyplot：用于绘制数据可视化图表，如折线图、散点图等。
- sklearn.linear_model：用于线性回归模型的构建和训练。
- seaborn：基于matplotlib的数据可视化库，提供更加美观的图表风格。
- sklearn.preprocessing：用于数据预处理，如标准化、归一化、缺失值处理等。
- sklearn.model_selection：用于模型训练和评估的数据集划分、交叉验证等操作。

其中，load_boston函数用于加载波士顿房价数据集，LassoCV是一种线性回归模型，可以进行自动特征选择和正则化，StandardScaler用于对数据进行标准化处理，train_test_split用于将数据集划分为训练集和测试集。