二、 Lasso回归定义Lasso回归是一种基于 线性回归 的方法，它可以用于选择与 目标变量最相关的特征 。它通过惩罚 L1范数来压缩某些系数的值，从而减少模型中不必要的特征。方法1) 建立模型：使用 线性回归模型 建立初始模型。2) 惩罚 L1范数：在模型中加入 L1范数 惩罚项，对某些 系数 进行 压缩 。3) 调整惩罚强度： 控制哪些特征被压缩，调整后模型 会 选择与目标变量最相关的特征。4) 交叉验证：使用 交叉验证 来选择最佳的惩罚强度。优点1) 可以用于特征选择，去除不必要

我提供了一个单中心二分类几乎完美的完整代码，包含了数据读取、预处理、模型训练和评估等步骤。同时你还提供了多种交叉验证方法，这些方法可以帮助大家更好地评估模型的性能，并避免模型出现过拟合的情况。在实践中，我们需要根据具体问题选择不同的交叉验证方法和模型选择方法。留一法在数据量较小时适用，但是计算量较大；多折交叉验证适用于数据量较大的情况，并且可以提高模型的稳定性；bootstrap 重复抽样法可以利用数据集中的每一个样本，同时可以对模型的稳定性进行评估。我的代码实现了以上三种方法，并且提供了详细的注释和

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代码加q：573814880同时也接数据分析的活，如果大家没办法对着代码做出来，可以找我求大家的支持和三连希望大家早日论文接受