1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Redukcja wymiarowości w R
Connected

ćwiczenie

Eksploracja wartości kary w regresji lasso

W poprzednim ćwiczeniu uzupełniłeś(-aś) cały kod do skalowania zmiennej docelowej i zmiennych predykcyjnych. Teraz użyjesz danych train oraz lasso_recipe, aby zbudować workflow do trenowania modelu regresji lasso i zbadać wpływ różnych wartości kary. Zmieniając wartość kary i ponownie trenując model, zwróć uwagę na liczbę zmiennych z niezerowymi współczynnikami, które pozostają w modelu. W ten sposób zaobserwujesz, jak regresja lasso przeprowadza selekcję cech.

Pakiety tidyverse i tidymodels zostały już wczytane.

Instrukcje

100 XP
  • Wytrenuj workflow regresji lasso z karą 0,001 i wyświetl współczynniki modelu większe od zera.
  • Wytrenuj ponownie workflow regresji lasso z karą 0,01 i wyświetl współczynniki modelu większe od zera.
  • Wytrenuj ponownie workflow regresji lasso z karą 0,1 i wyświetl współczynniki modelu większe od zera.