python画lasso可视化图

### 使用Python实现Lasso回归的可视化绘图 为了展示不同正则化参数 \(\alpha\) 对 Lasso 回归系数的影响,可以创建一个图形来描绘这些关系。下面是一个完整的 Python 实现方案: #### 准备工作 首先导入必要的库并准备数据集。 ```python import numpy as np from sklearn import datasets from sklearn.linear_model import LassoCV import matplotlib.pyplot as plt ``` 接着加载糖尿病数据集作为示例,并训练带有交叉验证功能的 Lasso 模型[^1]。 ```python # 加载数据集 X, y = datasets.load_diabetes(return_X_y=True) # 创建带交叉验证的Lasso模型实例 model_lasso_cv = LassoCV(cv=20).fit(X, y) ``` #### 绘制图像 完成上述准备工作之后,就可以开始绘制图像了。这里会画出一条曲线,横坐标是对数尺度下的惩罚项强度(\(\alpha\)),纵坐标则是对应的各个特征权重值。 ```python m_log_alphas = -np.log10(model_lasso_cv.alphas_) plt.figure() plt.plot(m_log_alphas, model_lasso_cv.coef_path_.T) plt.axvline(-np.log10(model_lasso_cv.alpha_), linestyle='--', color='k', label='Alpha CV') plt.ylabel('Regression Coefficients') plt.xlabel('-log(alpha)') plt.title('Lasso Path with Cross Validation') plt.legend() plt.show() ``` 这段代码将会生成一张图表,其中每条线代表了一个预测因子随 \(\alpha\) 变化的轨迹;虚线标记的是通过交叉验证选出的最佳 \(\alpha\) 值的位置[^2]。 此外,还可以进一步扩展此图,在顶部添加一个小窗口用来指示当前 \(\alpha\) 下非零系数的数量,即有效自由度(df),这有助于更直观地了解稀疏性的变化趋势[^3]。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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