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演習

特徴量重要度のためのLasso回帰

動画では、Lasso回帰を使ってデータセット内の重要な特徴量を特定できることを学びました。

この演習では、sales_df データにLasso回帰モデルを適合させ、モデルの係数をプロットします。

特徴量と目的変数の配列は X と y として、またデータセットの特徴量名を含む sales_columns もあらかじめ読み込まれています。

指示

100 XP
  • sklearn.linear_model から Lasso をインポートします。
  • alpha を 0.3 に設定した Lasso 回帰器をインスタンス化します。
  • モデルをデータに適合させます。
  • モデルの係数を計算し、lasso_coef として保存します。