ML之回归预测之Lasso:利用Lasso算法对红酒品质wine数据集实现红酒口感评分预测(实数值评分预测)
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t=3if t==1:X = numpy.array(xList) #Unnormalized X's# X = numpy.array(xNormalized) #Normlized XssY = numpy.array(labels) #Unnormalized labels# Y = numpy.array(labelNormalized) #normalized lables
elif t==2:X = numpy.array(xList) #Unnormalized X'sX = numpy.array(xNormalized) #Normlized XssY = numpy.array(labels) #Unnormalized labelsY = numpy.array(labelNormalized) #normalized lableselif t==3:X = numpy.array(xList) #Unnormalized X'sX = numpy.array(xNormalized) #Normlized XssY = numpy.array(labels) #Unnormalized labels# Y = numpy.array(labelNormalized) #normalized lableslinear_model.lasso_path(X, Y, return_models=False)
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