将所有变量标准化是为了使它们在相同的尺度下对模型的预测具有相同的影响。LASSO/OLS回归是常用的线性回归技术,可以用于解决大量变量的问题。在Python中,我们可以使用Scikit-Learn库中的preprocessing模块来标准化数据,使用LASSO和OLS回归模型。下面是一个示例代码:
from sklearn.linear_model import Lasso, LinearRegression
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 加载数据
X, y = ...
# 标准化数据
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)
# 创建LASSO回归模型
lasso = Lasso(alpha=0.1)
lasso.fit(X, y)
# 创建OLS回归模型
ols = LinearRegression()
ols.fit(X, y)
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