특성 중요도를 위한 라쏘 회귀
강의 영상에서 라쏘 회귀를 사용하여 데이터 세트에서 중요한 특성을 식별하는 방법을 알아봤습니다.
이 실습 문제에서는 sales_df 데이터에 라쏘 회귀 모델을 학습시키고 모델의 계수를 그래프로 나타낼 것입니다.
특성 및 타깃 변수 배열은 X와 y로, 그리고 데이터 세트의 특성 이름이 포함된 sales_columns와 함께 미리 로드되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
scikit-learn으로 배우는 지도 학습
연습 안내
sklearn.linear_model에서Lasso를 import 하세요.- alpha가
0.3인 라쏘 회귀 모델을 인스턴스화하세요. - 모델을 데이터에 학습시키세요.
- 모델의 계수를 계산하고
lasso_coef로 저장하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Import Lasso
from ____.____ import ____
# Instantiate a lasso regression model
lasso = ____
# Fit the model to the data
____
# Compute and print the coefficients
lasso_coef = ____
print(lasso_coef)
plt.bar(sales_columns, lasso_coef)
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()