Lasso求解算法在波士顿房价预测中的机器学习实验报告与代码
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简介：
本实验报告探讨了利用Lasso回归算法进行波士顿房价预测的机器学习应用，并附有详细的代码实现。通过该研究，分析了特征选择对模型性能的影响。
1. 编制 Lasso 算法，并不限定求解方法（可以使用最小角度回归、快速迭代收缩阈值 FIST 或其他），请详细描述所采用的求解方式。
2. 利用波士顿房价数据集，应用自编的 Lasso 算法进行预测。该数据集中共有506个样本，将前一半作为训练集，后一半作为测试集，并给出模型在 RMSE（均方根误差）指标上的表现情况。
3. 使用 scikit-learn 库中的至少三种回归算法来预测波士顿房价，并与自编 Lasso 算法的结果进行对比。
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