编写自适应lasso的详细代码，可视化特征筛选后的系数，画出lambda与rmse关系曲线图

以下是自适应Lasso的详细代码，包括特征筛选后的系数可视化和lambda与RMSE关系曲线图的绘制。 ```python import numpy as np import pandas as pd from sklearn.linear_model import LassoCV import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 data = pd.read_csv('data.csv') X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1].values # 自适应Lasso模型 alphas, coefs, _ = LassoCV(cv=10, random_state=0, max_iter=10000).path(X, y, eps=0.001) # 特征筛选后的系数可视化 plt.figure(figsize=(10, 6)) for i in range(coefs.shape[0]): plt.plot(alphas, coefs[i], label='Feature {}'.format(i+1)) plt.xscale('log') plt.xlabel('Log(alpha)') plt.ylabel('Coefficients') plt.title('Lasso Paths') plt.legend(loc='best') plt.show() # lambda与RMSE关系曲线图 mse_mean = np.mean(_, axis=1) plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(alphas, mse_mean, label='Mean Squared Error') plt.xscale('log') plt.xlabel('Log(alpha)') plt.ylabel('Mean Squared Error') plt.title('Lambda vs RMSE') plt.legend(loc='best') plt.show() ``` 解释一下代码： 1. 首先读取数据，将特征矩阵和目标向量分别存储在X和y中。 2. 使用sklearn库中的LassoCV函数进行自适应Lasso模型的训练，其中cv参数表示交叉验证折数，random_state参数表示随机种子，max_iter参数表示最大迭代次数，eps参数表示收敛阈值。函数返回三个值，分别是lambda序列、特征系数矩阵和每个lambda对应的均方误差。 3. 使用matplotlib库绘制特征筛选后的系数可视化图