XGBoost에서 정규화 사용하기

영상에서 l1 정규화 예시를 살펴봤으니, 이제 l2 정규화 패널티(일명 "lambda") 값을 바꿔 보면서 Ames 주택 데이터셋에서 전체 모델 성능에 어떤 영향을 주는지 확인해 보세요.

이전과 같이 X와 y에서 DMatrix를 생성하세요.
"objective"는 "reg:squarederror", "max_depth"는 3으로 지정한 초기 하이퍼파라미터 딕셔너리를 만드세요.
for 루프 안에서 xgb.cv()를 사용하고, 현재 l2 값(reg)을 전달하여 "lambda" 값을 체계적으로 변경하세요.
각 교차 검증된 xgboost 모델에 대해 마지막 부스팅 라운드의 "test-rmse-mean"을 추가하세요.
'Submit Answer'를 눌러 결과를 확인해 보세요. 무엇이 보이나요?

练习