使用Python进行Lasso回归模型优化

使用Python进行Lasso回归模型优化

在机器学习问题中，Lasso回归模型是解决高维特征数据下的稀疏性问题的常用方法之一。相比于其他线性回归模型，Lasso模型具有更好的解释性和可解释性。然而，在实际应用中，如何选择最佳的alpha值便成为了一个重要的问题。本文将介绍如何使用Python进行LassoCV最佳alpha值的可视化。

首先，我们需要导入必要的Python库，包括numpy、matplotlib和sklearn等：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LassoCV
import matplotlib.pyplot as plt

接着，我们可以构建一个虚拟数据集，用于Lasso回归模型的训练：

n_samples