的Python库，

核心功Neng

1. Lasso回归建模通过L1正则化自动去除不关键的特征。
2. 特征选择基于Lasso回归模型计算特征系数，通过设置阈值筛选出Zui关键的特征。
3. 交叉验证内置交叉验证评估模型性Neng的函数。
4. 性Neng评估给许多种方法评估Lasso回归模型性Neng。
5. 与其他模型比比kanNeng与岭回归等其他回归模型进行比比kan。

代码示例

1. Lasso回归建模与系数提取

python from sklearn.linear_model import Lasso

lasso = Lasso lasso.fit

res = pd.Series, data= + lasso.coef.tolist) print

2. 特征选择

python

importantfeatures = lasso.coef != 0

3. 交叉验证

python from sklearn.modelselection import crossval_score

scores = crossvalscore print

4. 性Neng评估

python from sklearn.metrics import meansquarederror

ypred = lasso.predict mse = meansquared_error print

5. 与岭回归比比kan

ridge = Ridge ridge.fit

lassoscore = lasso.score ridgescore = ridge.score print print

这些个示例展示了PythonLasso的一些基本用法， 包括建模、特征选择、交叉验证、性Neng评估和与其他回归模型的比比kan。通过这些个示例，您Nenggeng优良地了解PythonLasso的功Neng和应用。