使用LARS的Lasso路径¶
在糖尿病数据集上使用LARS算法计算沿正则化参数的Lasso路径。每种颜色都表示系数向量的不同特征，并表示为正则化参数的函数。
Computing regularization path using the LARS ...
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# Author: Fabian Pedregosa <fabian.pedregosa@inria.fr>
# Alexandre Gramfort <alexandre.gramfort@inria.fr>
# License: BSD 3 clause
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import linear_model
from sklearn import datasets
X, y = datasets.load_diabetes(return_X_y=True)
print("Computing regularization path using the LARS ...")
_, _, coefs = linear_model.lars_path(X, y, method='lasso', verbose=True)
xx = np.sum(np.abs(coefs.T), axis=1)
xx /= xx[-1]
plt.plot(xx, coefs.T)
ymin, ymax = plt.ylim()
plt.vlines(xx, ymin, ymax, linestyle='dashed')
plt.xlabel('|coef| / max|coef|')
plt.ylabel('Coefficients')
plt.title('LASSO Path')
plt.axis('tight')
plt.show()
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