Sklearn中的Lasso回归模型简介

Lasso回归是一种常见的线性回归模型，它在估计模型参数的同时还能进行特征选择。相比于普通的线性回归模型，Lasso回归引入了L1正则项，即模型参数的绝对值之和，从而能够将无用的特征的相应参数置零，实现了特征选择的效果。在实际应用中，特征选择非常重要，可以提高模型的泛化能力，降低模型的复杂度。

在sklearn中，可以使用Lasso回归模型来实现特征选择和回归问题的求解。下面我们来使用一个例子来说明如何使用sklearn中的Lasso回归模型。

首先，我们需要导入必要的库：

from sklearn import datasets
from sklearn.linear_model import Lasso
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

接下来，我们使用sklearn中的波士顿房价数据集来进行回归预测，这个数据集包含506条数据和13个特征，我们的目标是通过这些特征来预测房价。我们可以使用如下代码加载数据集：

boston = datasets.load_boston()
X = boston.data
y = boston.target

然后，我们将数据集划分为训练集和测试集，80%的数据作为训练集，20%的数据作为测试集：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

接下来，我们创建一个Lasso回归模型，并使用训练集对其进行训练：

lasso = Lasso(alpha=0.1) # 设置L1正则项系数alpha
lasso.fit(X_train, y_train)

在训练完成后，我们可以使用模型对测试集进行预测，并计算预测结果的均方误差：

y_pred = lasso.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("Mean Square Error:", mse)

最后，我们可以打印出模型的参数，即各个特征对应的权重：

print("Model Coefficients:", lasso.coef_)

通过观察模型的参数，我们可以得知哪些特征对模型的预测起到了积极或消极的作用，从而进行特征选择。

总结起来，sklearn中的Lasso回归模型是一种常见的线性回归模型，它可以通过引入L1正则项来实现特征选择。在使用Lasso回归模型时，我们首先需要导入必要的库，然后加载数据集，划分训练集和测试集。接着，我们创建Lasso回归模型，使用训练集进行训练，并使用测试集进行预测。最后，我们可以观察模型的参数来进行特征选择。