AdaptiveLasso算法

最新推荐文章于 2025-03-18 11:01:54 发布

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分类专栏：模型算法文章标签：数据分析模型算法

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本文介绍如何利用Python的Scikit-Learn库中的LassoCV算法进行特征选择。通过读取CSV文件中的数据，应用标准化处理，并计算各特征前的系数，实现对数据集的有效特征筛选。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

#使用LassoCV计算每个特征前面的系数
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
data = pd.read_csv('data2.csv') #读取数据
print(data.info())
#导入AdaptiveLasso算法，要在较新的Scikit-Learn才有。
from sklearn.linear_model import LassoCV
model = LassoCV()
x=data.iloc[:,0:7]
y=data.iloc[:,7]
model.fit(x,y)
resurt=model.coef_ #各个特征的系数
print(resurt)