Crear un regresor LassoCV
Vas a predecir la circunferencia del bíceps en una submuestra del conjunto de datos ANSUR masculino usando el regresor LassoCV(), que ajusta automáticamente la fuerza de regularización (valor de alpha) mediante validación cruzada.
Los datos estandarizados de entrenamiento y de prueba ya se han precargado como X_train, X_test, y_train y y_test.
Este ejercicio forma parte del curso
Reducción de dimensionalidad en Python
Instrucciones del ejercicio
- Crea y ajusta el modelo LassoCV en el conjunto de entrenamiento.
- Calcula el \(R^2\) en el conjunto de prueba.
- Crea una máscara para los coeficientes distintos de cero.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
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')