1.1.8.最小角度回归的套索
最小角度回归的套索是使用的最小角度算法实现的，与使用位置下降的算法不同，该方案能够解决分段线性的，作为其系数的范数函数。
【sklearn-1.1.8.最小角度回归的套索】
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from sklearn import linear_model
reg=linear_model.LassoLars(alpha=0.1)
print(reg.fit([[0,0],[1,1]],[0,1]))#LassoLars(alpha=0.1, copy_X=True, eps=2.220446049250313e-16,fit_intercept=True, fit_path=True, max_iter=500, normalize=True,positive=False, precompute='auto', verbose=False)
print(reg.coef_)#[0.71715729 0.]例子 使用LARS的套索路径 使用糖尿病数据集上的LARS算法计算沿着正则化参数的套索路径。 每种颜色表示系数矢量的不同特征，并且这是作为正则化参数的函数显示的。
Lars算法几乎可以免费提供沿正则化参数的系数的完整路径，因此常见的操作包括用函数lars_path检索路径
