LassoCV 회귀 모형 만들기
교차 검증을 통해 정규화 강도(alpha 값)를 자동으로 조정하는 LassoCV() 회귀 모형을 사용해, 남성 ANSUR 데이터셋의 부분 표본에서 이두근 둘레를 예측해 보겠습니다.
표준화된 학습/테스트 데이터는 X_train, X_test, y_train, y_test로 미리 로드되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 차원 축소
연습 안내
- 학습 세트에 LassoCV 모델을 생성하고 학습하세요.
- 테스트 세트에서 $R^2$를 계산하세요.
- 0이 아닌 계수를 위한 마스크를 생성하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
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')