Régularisation Lasso
Dans la leçon précédente, vous avez abordé un aspect important des questions d’entretien en Machine Learning en vous exerçant à différentes techniques de sélection de variables.
Dans cet exercice, vous allez capitaliser sur ces connaissances et réaliser toutes les étapes du pipeline de Machine Learning en testant la régularisation Lasso.
Tous les packages nécessaires ont été importés pour vous, ainsi que la matrice de caractéristiques X et la variable cible y. Vous avez déjà fait un beau chemin !
Vous exécutez maintenant toutes les étapes du pipeline de Machine Learning : import des modules, prétraitements, instanciation des estimateurs, séparation train/test, validation croisée, réglage des hyperparamètres, puis apprentissage, prédiction et évaluation. Vous avez déjà fait un beau chemin !
Cet exercice fait partie du cours
S’entraîner aux questions d’entretien en Machine Learning avec Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Import modules
from sklearn.____ import ____, ____
from sklearn.____ import ____