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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