Lasso回归可以帮助您优化线性回归模型，同时降低过拟合的风险。下面是使用Lasso回归的步骤：
导入必要的库，包括sklearn和numpy。
加载数据集，并将其拆分为训练集和测试集。
使用sklearn中的LinearRegression函数来训练线性回归模型：
from sklearn.linear_model import LinearRegression lm = LinearRegression() lm.fit(X_train, y_train)使用sklearn中的Lasso函数来训练Lasso回归模型：
from sklearn.linear_model import Lasso lasso = Lasso(alpha=0.1) lasso.fit(X_train, y_train)注：alpha是Lasso回归的超参数，它可以控制模型中系数的稀疏度。
评估模型的性能，并比较线性回归模型和Lasso回归模型的表现。
如果需要调整Lasso回归的参数来获得最佳结果，可以使用交叉验证或网格搜索技术。下面是一个使用网格搜索调整超参数的例子：
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
lasso = Lasso()
parameters = {'alpha': [0.01, 0.1, 1, 10]}
grid = GridSearchCV(lasso, parameters, cv=5)
grid.fit(X_train, y_train)
此外，您还可以使用sklearn中的lasso_path函数来绘制Lasso路径图，以查看各特征的系数变化情况。