使用Python从零开始实现 Lasso 回归

简介

Lasso回归是一种线性回归方法，它通过对训练数据的特征进行稀疏化处理，达到特征选择的目的。Lasso回归在高维数据上表现出色，是一种广泛应用于机器学习和统计学中的有监督学习方法。

本文将介绍如何使用Python从零开始实现Lasso回归，并给出相关的代码片段。

实现

数据准备

在实现Lasso回归之前，我们首先需要准备训练数据。在这里，我们使用sklearn库内置的数据集diabetes，它描述了患者的10个属性（如年龄，性别，BMI等等）和1年后的病情发展情况的指标。

from sklearn.datasets import load_diabetes

X, y = load_diabetes(return_X_y=True)

标准化处理

由于不同的特征在数值范围和单位上可能存在差异，因此我们先对数据进行标准化处理。标准化处理可以将每个特征的取值范围转换为均值为0，方差为1的正态分布。

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)

模型训练

通过使用sklearn库的Lasso方法，我们可以轻松构建Lasso回归模型。

from sklearn.linear_model import Lasso

reg = Lasso(alpha=0.1)
reg.fit(X, y)

模型预测

得到训练后的模型之后，我们可以用其来对新的数据进行预测。

y_pred = reg.predict(X)

特征选择

在Lasso回归中，L1正则化项的作用是将某些特征的系数压缩为0，从而实现特征选择的目的。我们可以通过查看回归系数来判断哪些特征被保留下来，哪些特征被舍弃了。

print(reg.coef_)

交叉验证

为了衡量模型的表现，我们可以使用交叉验证方法来评估模型的性能。通常我们会将数据集分成训练集和测试集，然后对模型进行交叉验证。

from sklearn.model_selection import cross_val_score

scores = cross_val_score(reg, X, y, cv=5)
print("Cross-validation scores: {}".format(scores))

结语

Lasso回归是一种常用的特征选择方法，它可以减少模型的复杂性，从而提升模型的泛化能力。在本文中，我们介绍了如何使用Python从零开始实现Lasso回归，并给出了相关的代码片段。希望本文能够对大家有所帮助。