在Python中，使用Lasso回归进行特征选择和建模预测可以通过以下步骤完成：
1. 安装必要的库：
```bash
pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn
2. 导入所需的库：```pythonimport numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import metrics
from sklearn.linear_model import LassoCV
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
3. 加载数据并进行预处理：
```python
加载波士顿房价数据集
boston = load_boston（）
X = boston.data
y = boston.target
标准化数据
scaler = StandardScaler（）
X_scaled = scaler.fit_transform（X）
4. 使用Lasso回归进行特征选择和建模预测：```python创建Lasso回归模型实例
lasso = LassoCV（alphas=np.logspace（-4, 1, 100）, cv=5）
拟合模型
lasso.fit（X_scaled, y）
获取最佳参数和系数
best_alpha = lasso.alpha_
best_coef = lasso.coef_
输出最佳参数和系数
print（f"Best alpha: {best_alpha}"）
print（f"Best coefficients: {best_coef}"）
5. 可视化Lasso回归路径：
```python
生成样本数据
n_samples, n_features = 100, 30
X = np.random.randn（n_samples, n_features）
coef = 3 * np.random.randn（n_features）
inds = np.arange（n_features）
np.random.shuffle（inds）
coef[inds[10:]] = 0 生成稀疏系数
y = np.dot（X, coef） + 0.1 * np.random.normal（size=n_samples） 添加噪声
绘制Lasso回归路径
alphas = np.logspace（-4, 1, 100）
coefs = []
for alpha in alphas:
lasso = Lasso（alpha=alpha）
lasso.fit（X, y）
coefs.append（lasso.coef_）
plt.plot（alphas, coefs, marker='o'）
plt.xscale（'log'）
plt.xlabel（'Alpha'）
plt.ylabel（'Coefficients'）
plt.title（'Lasso Regression Path'）
plt.show（）
以上代码展示了如何使用Python中的`sklearn`库进行Lasso回归，包括特征选择和模型预测。你可以根据具体的数据集调整参数和代码。