一、Python Lasso回归在哪个包里
Lasso回归算法是一种线性模型，这种模型可以很好地处理高维数据，同时也可以进行特征选择。在Python中，我们可以使用scikit-learn包中的Lasso回归模块来实现。
from sklearn.linear_model import Lasso
使用这个模块，我们就可以fit数据、预测结果，同时还能得到回归系数。
二、Python Lasso回归结果显著性
与其他回归模型一样，Lasso回归的效果通常也需要评价显著性。Lasso回归模型的系数估计是带有偏差的，因此我们不能依据基于t检验统计量的标准线性回归来进行显著性检验。通常我们需要使用交叉验证等方法来检测Lasso模型的预测能力。对于Lasso模型，可以使用正则化路径来检测其中重要的特征。
from sklearn.model_selection import cross_val_score, train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.25, random_state=0)
lasso = Lasso(alpha=0.1, max_iter=10000)
lasso.fit(x_train, y_train)
scores = cross_val_score(lasso, x_test, y_test, cv=5)
print("Accuracy: %0.2f (+/- %0.2f)" % (scores.mean(), scores.std() * 2))
y_pred = lasso.predict(x_test)
print("Mean squared error: %.2f"
% mean_squared_error(y_test, y_pred))
三、Python做Lasso回归
Lasso回归是一种线性回归模型，但可以通过正则化方法来约束这种模型。即使当特征数量大于样本数量时，该模型仍然可以正常运行。在Python中，使用Lasso回归的一个流行方法是交叉验证模型。
from sklearn.linear_model import LassoCV
# 确定alphas，即惩罚项的范围
model = LassoCV(cv=10, alphas=None, max_iter=1000).fit(x, y)
# 打印最佳alpha
model.alpha_
# 预测结果
model.predict(test_x)
四、Python回归问题选取
在Lasso回归中，如何选择合适的回归问题也是非常重要的。在选择验证问题和数据集时，常用的方法是单独保留一部分数据。这种方法也叫做“留出法”，可以帮助我们评估收敛速度和预测能力。
我们需要对数据进行预处理来缩放特征的数量级，也可以使用某些算法来选择有用的特征。这些方法可以帮助我们使用尽可能少的特征获取最好的预测结果。
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 对数据进行标准化处理
scaler = StandardScaler()
x = scaler.fit_transform(x)
# 进行lasso回归
lasso = Lasso(alpha=0.1, max_iter=10000)
lasso.fit(x, y)
# 验证结果
print(np.ceil(np.exp(lasso.predict(test))/1000)*1000)
五、结语
Python Lasso回归算法是一种非常有用的方法，它可以处理高维数据，缩放特征值的大小，并且可以进行特征选择。我们可以在scikit-learn包中找到Lasso回归模块，以及可用于交叉验证和评估Lasso回归模型的其他模块。通过正确选择回归问题和数据集，以及使用适当的评估方法，我们可以得到非常好的预测结果。
原创文章，作者：小蓝，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/193327.html
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