LassoCV रिग्रेसर बनाना
आप Cross-Validation का उपयोग करके रेग्युलराइज़ेशन स्ट्रेंथ (alpha वैल्यू) को अपने-आप ट्यून करने वाले LassoCV() रिग्रेसर से, पुरुष ANSUR डेटासेट के एक सबसैंपल पर biceps circumference की भविष्यवाणी करेंगे.
स्टैंडर्डाइज़ किया हुआ training और test डेटा आपके लिए X_train, X_test, y_train, और y_test के रूप में पहले से लोड है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Dimensionality Reduction
अभ्यास निर्देश
- Training सेट पर LassoCV मॉडल बनाएँ और फिट करें.
- टेस्ट सेट पर \(R^2\) की गणना करें.
- ऐसे coefficients के लिए एक mask बनाएँ जो शून्य के बराबर न हों.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
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')