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演習

Lasso正則化

前のレッスンでは、さまざまな特徴選択手法を練習し、Machine Learningの面接でよく問われる重要な観点を学びました。

この演習では、特徴選択の知識を土台に、Lasso正則化を試しながら、Machine Learningパイプラインのすべての手順を実行します。

必要なパッケージはすでにインポート済みで、特徴行列 X と目的変数 y も用意されています。ここまでよく進んできましたね！

これから、モジュールのインポート、前処理、推定器のインスタンス化、学習/テスト分割、交差検証、ハイパーパラメータのチューニング、そして学習、予測、評価という、Machine Learningパイプラインのすべてのステップを行います。ここまで本当によく頑張ってきました！

指示1 / 4

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  • 通常のLasso回帰と交差検証付きLasso回帰に必要な関数、そして平均二乗誤差をインポートしてください。