Lasso-regularisatie
In de vorige les heb je een belangrijk onderdeel van Machine Learning-sollicitatievragen behandeld door verschillende technieken voor featureselectie te oefenen.
In deze oefening bouw je voort op je kennis van featureselectie en doorloop je alle stappen van de machine-learningpipeline door Lasso-regularisatie uit te proberen.
Alle relevante pakketten zijn al voor je geïmporteerd, net als de featurematrix X en de doelvariabele y. Je bent al een heel eind gekomen!
Je voert nu alle stappen in de machine-learningpipeline uit: modules importeren, preprocessingstappen, schatters instantiëren, train/test-split, cross-validatie, hyperparameters afstemmen, en vervolgens fitten, voorspellen en evalueren. Je bent al een heel eind gekomen!
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Machine Learning-sollicitatievragen oefenen in Python
Praktische interactieve oefening
Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.
# Import modules
from sklearn.____ import ____, ____
from sklearn.____ import ____