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연습 문제

정규화 회귀: Ridge

릿지 회귀(Ridge regression)는 모델 파라미터의 제곱 값에 alpha를 곱한 후 손실 함수에 더하는 방식으로 정규화를 수행합니다.

이번 연습 문제에서는 다양한 alpha 값 범위에 걸쳐 릿지 회귀 모델을 학습시키고, 각각의 \(R^2\) 점수를 출력해 봅니다. sales_df 데이터셋의 모든 피처를 사용하여 "sales"를 예측합니다. 데이터는 이미 X_train, X_test, y_train, y_test로 분할되어 있습니다.

다양한 alpha 값을 담은 리스트 alphas가 제공되어 있으며, 이를 반복하여 점수를 계산합니다.

지침

100 XP
  • Import Ridge.
  • Instantiate Ridge, setting alpha equal to alpha.
  • Fit the model to the training data.
  • Calculate the \(R^2\) score for each iteration of ridge.