LASSO 회귀 모델 만들기
숫자형 ANSUR 신체 치수 데이터셋을 사용해, 미리 임포트된 Lasso() 회귀 모델로 개인의 체질량지수(BMI)를 예측해 볼 거예요. BMI는 키와 몸무게에서 파생되는 지표지만, 모델에 난도를 주기 위해 이 두 특성은 데이터셋에서 제거되어 있어요.
모든 계수가 비슷한 규모의 규제 효과를 받도록, 미리 scaler로 인스턴스화된 StandardScaler()를 사용해 먼저 데이터를 표준화할 거예요.
필요한 함수와 클래스, 그리고 입력 데이터셋 X와 y는 모두 미리 로드되어 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 차원 축소
연습 안내
- 테스트 크기를 30%로 설정해 70-30% 학습/테스트 분할을 만드세요.
- 학습용 특성에 스케일러를 맞추고 한 번에 변환하세요.
- Lasso 모델을 생성하세요.
- 스케일된 학습 데이터에 모델을 학습시키세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Set the test size to 30% to get a 70-30% train test split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=____, random_state=0)
# Fit the scaler on the training features and transform these in one go
X_train_std = scaler.____
# Create the Lasso model
la = ____()
# Fit it to the standardized training data
la.____