9、基于Scikit-learn的线性模型与逻辑回归分析

基于Scikit-learn的线性模型与逻辑回归分析

1. LARS回归技术

LARS（Least Angle Regression）是一种非常适合高维问题的回归技术，即特征数量 p 远大于样本数量 n 的情况。下面我们将详细介绍其使用方法和工作原理。

1.1 准备数据

from sklearn.datasets import make_regression
reg_data, reg_target = make_regression(n_samples=200, n_features=500, n_informative=10, noise=2)

上述代码生成了一个包含200个数据点和500个特征的数据集，其中有10个特征是有信息的，噪声为2。

1.2 构建LARS模型

from sklearn.linear_model import Lars
lars = Lars(n_nonzero_coefs=10)
lars.fit(reg_data, reg_target)

这里我们指定LARS模型的非零系数数量为10，然后使用生成的数据对模型进行训练。可以通过以下代码验证LARS是否返回了正确数量的非零系数：

import numpy as np
np.sum(lars.coef_ != 0)
</