1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. Procvičování otázek k pohovorům z oblasti Machine Learning v Pythonu
Connected

Cvičení

Ridge regularizace

V předchozím cvičení jsi procvičoval/a lasso regularizaci. Pokud tě na pohovoru zeptají na regularizační techniky, měl/a bys vědět, čím se od sebe liší jejich normy. Lasso používá normu L1, která jako penalizační člen pracuje s absolutními hodnotami koeficientů. Ridge regrese provádí L2 regularizaci (také označovanou jako L2-norma), která přidává penalizační člen k metodě nejmenších čtverců pomocí parametru penalizace a součtu kvadrátů koeficientů.

V tomto cvičení si procvičíš regularizaci pomocí Ridge na DataFrame diabetes. Matice příznaků a cílové pole jsou uloženy v pracovním prostoru jako X a y.

Již jsou pro tebe importovány mean_squared_error z sklearn.metrics a train_test_split z sklearn.model_selection.

Machine learning pipeline

Pokyny 1/4

undefined XP
    1
    2
    3
    4
  • Importuj funkce potřebné pro běžnou Ridge regresi, její křížově validovanou variantu a výpočet střední kvadratické chyby.