Python 使用 Lasso 回归算法筛选关键基因并解决数据空值问题

本教程演示如何使用 Python 的 Pandas 和 Scikit-learn 库进行 Lasso 回归分析，从 Excel 表格中筛选关键基因。

代码示例:

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import Lasso

# 读取 Excel 表格
data = pd.read_excel('C:\Users\lenovo\Desktop\HIV\PAH三个数据集\193lasso.xlsx')

# 分割数据
X = data.iloc[:, 1:]
y = data.iloc[:, 0]

# Lasso 回归算法
lasso = Lasso(alpha=0.1)
lasso.fit(X, y)

# 输出关键基因
coefficients = pd.Series(lasso.coef_, index=X.columns)
selected_columns = coefficients[coefficients != 0].index.tolist()
print('关键基因：', selected_columns)

解决数据空值问题:

运行上述代码可能出现以下错误：

ValueError: Input X contains NaN. Lasso does not accept missing values encoded as NaN natively.

这是因为数据中存在空值（NaN），而 Lasso 回归算法无法处理空值。解决方法有两个：

去除空值:

可以使用 dropna() 方法去除含有空值的行或列，例如：

data = data.dropna() # 去除含有空值的行

填充空值:

可以使用 fillna() 方法将空值填充为特定的值，例如：

data = data.fillna(0) # 将空值填充为 0

注意：

填充空值的方法要根据实际情况选择，否则可能会影响模型的准确性。

总结:

本教程展示了使用 Python 进行 Lasso 回归分析并解决数据空值问题的方法。通过去除或填充空值，可以确保算法正常运行并获得准确的结果。