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Ridge 정규화

이전 연습 문제에서는 lasso 정규화를 실습했어요. Machine Learning 면접에서 정규화 기법을 묻는 질문이 나오면, 두 노름의 차이를 정확히 아는 것이 중요합니다. Lasso는 L1 노름을 사용하며, 페널티 파라미터와 계수의 절댓값에 기반해 패널티를 부여해요. Ridge 회귀는 L2 정규화(L2-norm)를 사용하며, 페널티 파라미터와 계수 제곱의 합을 이용해 일반 최소제곱법에 패널티 항을 추가합니다.

이번 연습에서는 diabetes 데이터프레임으로 Ridge 정규화를 실습해 봅니다. 특성 행렬과 타깃 배열은 각각 X, y로 워크스페이스에 저장되어 있어요.

이미 sklearn.metrics의 mean_squared_error와 sklearn.model_selection의 train_test_split가 임포트되어 있습니다.

Machine learning pipeline

Instrucțiuni 1 / 4

undefined XP
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  • 일반 Ridge 회귀와 교차 검증 Ridge 회귀에 필요한 함수, 그리고 평균제곱오차 함수를 임포트하세요.