python关于lasso
我应该怎么操作 不懂 卡住我好久了 采纳了好多人的意见 但还是不行 lasso模型筛选
- 请看👉 ：python机器学习库scikit-learn简明教程之：Lasso回归预测
- 除此之外, 这篇博客: Python的lasso回归分析中的 相关系数查看 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
data.corr()选择变量相关性系数较好的，可以作为进一步参考分析。
- 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:
我可以给出Python中使用Lasso模型进行特征筛选的实际操作步骤:
- 导入必要的库
from sklearn.linear_model import Lasso from sklearn.model_selection import train_test_split import pandas as pd- 准备数据集
# 读取数据集，这里以csv文件为例 df = pd.read_csv('data.csv') # 定义自变量和因变量 x = df.iloc[:, :-1] y = df.iloc[:, -1] # 划分训练集和测试集 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=0)- 构建Lasso模型并训练
# 创建Lasso模型对象 lasso = Lasso(alpha=0.1) # 使用训练集对模型进行训练 lasso.fit(x_train, y_train)- 查看Lasso模型对各个特征的权重值，进行特征筛选
# 查看Lasso模型对各个特征的权重值 coefs = pd.DataFrame({'feature': x.columns, 'coef': abs(lasso.coef_)}) coefs = coefs.sort_values(by='coef', ascending=False) # 筛选出权重值大于0的特征 selected_features = coefs[coefs['coef'] > 0]['feature'] selected_features = selected_features.to_list()- 使用筛选后的特征重新训练模型并进行预测
# 使用筛选后的特征重新划分数据集 x_train_selected = x_train[selected_features] x_test_selected = x_test[selected_features] # 创建新的Lasso模型对象并进行训练 lasso_selected = Lasso(alpha=0.1) lasso_selected.fit(x_train_selected, y_train) # 预测测试数据集的结果 y_pred = lasso_selected.predict(x_test_selected)以上为Python中使用Lasso模型进行特征筛选的具体步骤。需要注意的是，Lasso模型筛选的特征是通过权重值进行筛选的，因此选取的特征需要根据实际情况进行判断。另外，在应用Lasso模型之前也需要对数据进行一些预处理工作，例如数据清洗、归一化等。