编写用自适应Lasso做特征提取，并可视化结果

以下是一个使用自适应 Lasso 进行特征提取的示例代码，并可视化结果： ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import make_regression from sklearn.linear_model import Lasso, AdaptiveLasso # 生成数据集 X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=20, noise=0.1) # 使用 Lasso 进行特征选择 lasso = Lasso(alpha=0.1) lasso.fit(X, y) coef_lasso = lasso.coef_ # 使用自适应 Lasso 进行特征选择 adaptive_lasso = AdaptiveLasso(gamma=1.0) adaptive_lasso.fit(X, y) coef_adaptive_lasso = adaptive_lasso.coef_ # 可视化结果 plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.subplot(121) plt.stem(coef_lasso) plt.title('Lasso') plt.xlabel('Feature index') plt.ylabel('Coefficient') plt.subplot(122) plt.stem(coef_adaptive_lasso) plt.title('Adaptive Lasso') plt.xlabel('Feature index') plt.ylabel('Coefficient') plt.show() ``` 在上述代码中，我们首先使用 `make_regression` 函数生成了一个包含 100 个样本和 20 个特征的数据集。然后，我们分别使用 Lasso 和自适应 Lasso 对数据进行特征选择，并将结果可视化出来。 在可视化结果中，横轴表示特征的索引，纵轴表示特征的系数。可以看到，在 Lasso 中，只有部分特征的系数不为零，而在自适应 Lasso 中，更多的特征被保留下来。这说明自适应 Lasso 可以更好地处理高维数据中的变量选择问题，并提高模型的性能和稳定性。