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演習

正則化回帰：リッジ

リッジ回帰は、モデルパラメータの二乗値にアルファをかけたものを損失関数に加えることで、正則化を行います。

この演習では、さまざまなアルファ値の範囲でリッジ回帰モデルを当てはめて、それぞれの \(R^2\) スコアを出力します。sales_df データセットのすべての特徴量を使って "sales" を予測します。データはあらかじめ X_train、X_test、y_train、y_test に分割されています。

さまざまなα値があるリスト alphas が用意されています。このリストをループして、各スコアを計算しましょう。

指示

100 XP
  • Ridge をインポートしてください。
  • Ridgeをαに設定して、alphaをインスタンス化してください。
  • モデルを訓練データに当てはめてください。
  • ridgeの各イテレーションで $R^2$のスコアを計算してください。