lasso筛选特征遇到如下图所示问题，如何处理那

换了好几次数据，lasso图还是图片里这样，lasso1se对应的特征数是0或1，咋解决那，出现了啥问题。

出现这种情况可能是因为在使用 lasso 进行特征选择时，存在一些不合理的特征选择方式，导致无法得到最优的特征权重。

以下是一些可能导致这种情况的原因和解决方案：

过拟合：如果使用过于复杂的正则化系数（例如 lasso），可能会导致模型过于复杂，难以训练和优化。在这种情况下，可以尝试使用更简单的正则化系数，例如 lasso1 或 lasso2，或者尝试使用其他的特征选择方法，例如 random_forest 或 bagging。
特征相关性：如果特征之间存在高度相关性，可能会导致模型过于复杂，难以训练和优化。在这种情况下，可以尝试使用相关性较低的特征，或者尝试使用其他的特征选择方法，例如 mutual_info_class。
数据异常：如果数据集中存在异常值或缺失值，可能会导致模型无法收敛，出现错误的特征选择结果。在这种情况下，可以尝试使用数据清洗技术，例如 cleaning，来处理数据异常。
数据集规模：如果数据集规模过小，可能会导致模型无法收敛，出现错误的特征选择结果。在这种情况下，可以尝试增加数据集规模，或者尝试使用其他的特征选择方法，例如 random_forest 或 bagging。