pyhsiclasso 用法
"pyhsiclasso"是Python中的一个类，用于实现带有L1正则化的最小角回归算法。
使用该类的步骤如下：
1. 导入相关的模块和类：
  python
  from pyhsiclasso import HSICLasso
 
2. 创建`HSICLasso`类的实例：
  python
  model = HSICLasso()
 
3. 使用数据进行模型训练：
  python
  model.fit(X, y)
 
  其中，`X`是输入的特征矩阵，`y`是对应的目标变量向量。
4. 查看模型选择的特征：
  python
  selected_features = _features()
 
5. 可选：设置参数进行模型训练：
  - `lam`：L1正则化的权重，默认为1.0。
  - `M`：最大特征子集的大小，默认为None（表示不限制）。
  - `B`：每个特征的最大非零系数个数，默认为None（表示不限制）。
  - `n_jobs`：使用的CPU核心数量，默认为1（表示单核）。
  - `max_iter`：最大迭代次数，默认为1000。
  - `normalize`：是否对特征进行归一化，默认为True。
 
  python
  model.fit(X, y, lam=1.0, M=None, B=None, n_jobs=1, max_iter=1000, normalize=True)
 
6. 可选：模型预测：
  python
  y_pred = model.predict(X_test)
正则化回归算法 
请注意，这只是对"pyhsiclasso"用法的一个简单示例。详细的使用和参数设置请查阅相关文档或源代码。

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