使用LassoCV生成影像组学模型的系数表

使用LassoCV生成影像组学模型的系数表

影像组学是一种将医学影像数据与临床结果相关联的方法，可以帮助医生进行疾病诊断、预测和治疗方案选择。LassoCV是一种常用的特征选择方法，可以通过对数据集进行L1正则化来选择最重要的特征。本文将介绍如何使用Python中的LassoCV来生成影像组学模型的系数表。

首先，我们需要准备数据集。假设我们有一个影像数据集X，其中包含了n个样本和m个特征。同时，我们还有一个目标变量y，它与影像数据集中的样本相关联。接下来，我们将使用LassoCV来选择对目标变量具有预测能力的特征。

下面是使用Python进行影像组学模型系数表生成的代码：

from sklearn.linear_model import LassoCV
import numpy as np

# 准备数据集
X = .