相关系数筛选：计算特征之间的相关系数，并选择其中一个特征作为代表。例如，可以选择与目标变量相关性最大的特征作为代表，然后在代表特征上运行自适应 Lasso。这个方法的完整代码写一下

以下是使用相关系数筛选和自适应 Lasso 进行特征选择的 Python 代码示例： ```python from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.linear_model import LassoCV from sklearn.preprocessing import StandardScaler import numpy as np # 加载数据集 boston = load_boston() X, y = boston.data, boston.target # 数据标准化 scaler = StandardScaler() X = scaler.fit_transform(X) # 计算特征之间的相关系数 corr_matrix = np.corrcoef(X.T) corr_with_target = corr_matrix[-1, :-1] abs_corr_with_target = np.abs(corr_with_target) # 选择与目标变量相关性最大的特征作为代表 representative_feature_index = np.argmax(abs_corr_with_target) representative_feature = X[:, representative_feature_index] # 构建自适应 Lasso 模型 model = LassoCV(cv=10) # 模型训练 model.fit(representative_feature.reshape(-1, 1), y) # 输出特征选择结果 print("Selected feature:", boston.feature_names[representative_feature_index]) print("Selected feature coefficient:", model.coef_) ``` 在上述代码中，首先加载了波士顿房价数据集，并对数据进行了标准化处理。然后，计算了特征之间的相关系数，并选择与目标变量相关性最大的特征作为代表。接着，使用 LassoCV 构建了一个自适应 Lasso 模型，并通过交叉验证来选择最优的正则化参数。最后，输出了特征选择的结果。 需要注意的是，上述代码仅仅是一个简单的示例，实际应用中可能需要更加复杂的数据预处理和模型调参过程。同时，还需要根据具体问题的需求来选择合适的特征选择方法和模型算法。