Vytvoření regresoru LassoCV
Budeš předpovídat obvod bicepsu na podvzorku mužského datasetu ANSUR pomocí regresoru LassoCV(), který automaticky ladí sílu regularizace (hodnotu alpha) pomocí křížové validace.
Standardizovaná trénovací a testovací data jsou pro tebe předem načtena jako X_train, X_test, y_train a y_test.
Toto cvičení je součástí kurzu
Redukce dimenzionality v Pythonu
Pokyny k cvičení
- Vytvoř model LassoCV a natrénuj ho na trénovací sadě.
- Vypočítej \(R^2\) na testovací sadě.
- Vytvoř masku pro koeficienty, které se nerovnají nule.
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
from sklearn.linear_model import LassoCV
# Create and fit the LassoCV model on the training set
lcv = ____
lcv.____
print(f'Optimal alpha = {lcv.alpha_:.3f}')
# Calculate R squared on the test set
r_squared = lcv.____
print(f'The model explains {r_squared:.1%} of the test set variance')
# Create a mask for coefficients not equal to zero
lcv_mask = ____
print(f'{sum(lcv_mask)} features out of {len(lcv_mask)} selected')