def adaptiveLasso2(): ''' Adaptive-Lasso变量选择 :return: ''' inputfile = 'data/data2.csv' # 输入的数据文件 data = pd.read_csv(inputfile) # 读取数据 # 导入AdaptiveLasso算法,新版本已经删除 from sklearn.linear_model import AdaptiveLasso model = AdaptiveLasso(gamma=1) model.fit(data.iloc[:, 0:6], data['y']) model.coef_ # 各个特征的系数
def adaptiveLasso5(): ''' Adaptive-Lasso变量选择 :return: ''' inputfile = 'data/data5.csv' # 输入的数据文件 data = pd.read_csv(inputfile) # 读取数据 # 导入AdaptiveLasso算法,要在较新的Scikit-Learn才有。 from sklearn.linear_model import AdaptiveLasso model = AdaptiveLasso(gamma=1) model.fit(data.iloc[:, 0:7], data['y']) model.coef_ # 各个特征的系数
#-*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd inputfile = '../data/data3.csv' #输入的数据文件 data = pd.read_csv(inputfile) #读取数据 #导入AdaptiveLasso算法,要在较新的Scikit-Learn才有。 from sklearn.linear_model import AdaptiveLasso model = AdaptiveLasso(gamma=1) model.fit(data.iloc[:, 0:10], data['y']) model.coef_ #各个特征的系数
#-*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd inputfile = '../data/data2.csv' #输入的数据文件 data = pd.read_csv(inputfile) #读取数据 #导入AdaptiveLasso算法,要在较新的Scikit-Learn才有。 from sklearn.linear_model import AdaptiveLasso model = AdaptiveLasso(garmm=1) model.fit(data.iloc[:,0:6],data['y']) model.coef_ #各个特征的系数
#-*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd inputfile = '../data/data2.csv' #输入的数据文件 data = pd.read_csv(inputfile) #读取数据 #导入AdaptiveLasso算法,要在较新的Scikit-Learn才有。 from sklearn.linear_model import AdaptiveLasso model = AdaptiveLasso(gamma=1) model.fit(data.iloc[:,0:6],data['y']) model.coef_ #各个特征的系数