lasso坐标下降法python
Lasso（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）是一种线性回归的正则化方法，它可以通过坐标下降法来求解。坐标下降法是一种迭代优化算法，它在每一步只优化一个变量，其他变量保持不变。下面是一个简单的使用坐标下降法求解 Lasso 回归的 Python 代码示例：
```python
import numpy as np
def lasso_coordinate_descent(X, y, alpha=0.01, max_iter=1000, tol=1e-4):
    n, p = X.shape
    beta = np.zeros(p)
    X_transpose = X.T
    r = y - X.dot(beta)
   
    for _ in range(max_iter):
        for j in range(p):
            old_beta_j = beta[j]
            X_j = X_transpose[j, :]
            beta[j] = soft_threshold(X_j.dot(r) + X_j.dot(beta) - X_j.dot(X[:, j].dot(beta)), alpha)
            if beta[j] != old_beta_j:
                r += X[:, j].dot(old_beta_j - beta[j])
       
        # 检查收敛条件
        if (beta - old_beta) < tol:
            break
   
    return beta
def soft_threshold(x, alpha):
    if x > alpha:
        return x - alpha
    elif x < -alpha:
        return x + alpha
    else:
        return 0
正则化回归算法# 示例用法
# 假设 X 是特征矩阵，y 是目标变量
# 注意：在实际使用时，可能需要对特征进行标准化或正则化
# 以及添加截距项等预处理步骤
X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
y = np.array([3, 7, 11])
beta = lasso_coordinate_descent(X, y, alpha=0.1)
print("Lasso Coefficients:", beta)
```
请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要进行更多的预处理和优化。在实际应用中，你还可以考虑使用 Scikit-learn 等机器学习库中提供的 Lasso 回归实现。

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