如果想要画出MSE随着参数a的变化情况，写for循环的时候，要想a从0.00001－1任意取值，怎么编写代码呢

可以使用numpy库中的logspace函数生成一个从10的负5次方到10的0次方之间的等比数列，然后将这些值作为正则化参数a进行Lasso回归，并计算对应的MSE。具体代码如下： ```python import numpy as np from sklearn.linear_model import Lasso from sklearn.metrics import mean_squared_error # 生成数据集 num = 1000 X = np.linspace(0, 1, num) y = X + 0.2 * np.random.randn(num) # 定义正则化参数范围 alphas = np.logspace(-5, 0, 100) # 计算不同正则化参数下的MSE mse_list = [] for alpha in alphas: model = Lasso(alpha=alpha) model.fit(X.reshape(-1, 1), y) y_pred = model.predict(X.reshape(-1, 1)) mse = mean_squared_error(y, y_pred) mse_list.append(mse) # 绘制MSE随着正则化参数变化的曲线 import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(alphas, mse_list) plt.xlabel('alpha') plt.ylabel('MSE') plt.xscale('log') plt.show() ``` 在上面的代码中，我们使用了numpy库中的logspace函数生成了一个从10的负5次方到10的0次方之间的等比数列，共有100个数据点，这些数据点被作为正则化参数a进行Lasso回归，并计算对应的MSE。最后，我们绘制了MSE随着正则化参数变化的曲线，横坐标为正则化参数a，纵坐标为MSE。由于横坐标是对数尺度，因此我们使用了plt.xscale('log')将横坐标设置为对数尺度。