linreg = LassoCV(max_iter=10e4).path(x_train, y_train, eps=0.001) linreg.fit(x_train, y_train)Traceback (most recent cal

根据报错信息，`linreg`是一个元组对象，没有`fit`方法。这是因为在使用`LassoCV`的`path`方法时，返回的是一个包含3个元素的元组，分别是： 1. `alphas`：不同lambda值的数组。 2. `coefs`：每个特征在不同lambda值下的系数矩阵。 3. `mse`：每个lambda值下的均方误差数组。 因此，在使用`path`方法后，需要从元组中提取出需要的元素，然后再进行模型拟合和预测。 修改代码如下： ```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, mse = LassoCV(cv=10, random_state=0, max_iter=10000).path(X, y, eps=0.001) # 输出最优lambda值 alpha_opt = alphas[np.argmin(np.mean(mse, axis=1))] print("Optimal lambda:", alpha_opt) # 提取最优lambda值对应的系数 lasso = LassoCV(cv=10, random_state=0, max_iter=10000, eps=0.001, alphas=[alpha_opt]) lasso.fit(X, y) coef = lasso.coef_ # 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(mse, axis=1) plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(alphas, mse_mean, label='Mean Squared Error