lasso回归简单例题
    Lasso回归是一种用于特征选择和稀疏性的线性回归方法。它通过在损失函数中添加L1正则化项来约束模型的复杂度，并倾向于将某些特征的系数压缩为零，从而实现特征选择。
下面是一个简单的Lasso回归的例题：
假设我们有一个包含5个特征的数据集，标记为y，特征为x1, x2, x3, x4, x5。我们的目标是使用Lasso回归来建立一个预测模型。
首先，我们需要导入相应的库，例如sklearn中的Lasso回归模型：
```python
from sklearn.linear_model import Lasso正则化损失函数
```
然后，我们可以创建一个Lasso回归模型对象，并设置正则化参数alpha：
```python
lasso_model = Lasso(alpha=0.1)
```
接下来，我们可以使用fit()方法拟合我们的模型：
```python
lasso_model.fit(X, y)
```
这里X是特征矩阵，y是标签向量。注意，我们需要确保特征矩阵X已经被正确地处理（例如进行了标准化或正则化）。
一旦模型训练完成，我们可以使用coef_属性来查看各个特征的系数：
```python
lasso_coefs = f_
```
最后，我们可以根据系数的大小来进行特征选择，系数为零的特征可以认为是被模型排除的无关特征。
这只是一个简单的Lasso回归的例题。在实际应用中，我们需要根据数据集的特点和需求来调整模型参数，并进行交叉验证等方法来评估和优化模型表现。

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