Zacznij terazZacznij za darmo

Regularyzacja Lasso

W poprzedniej lekcji ćwiczyłeś różne techniki selekcji cech – ważny element pytań rekrutacyjnych z uczenia maszynowego.

W tym ćwiczeniu rozwiniesz tę wiedzę i przejdziesz przez wszystkie etapy potoku uczenia maszynowego, stosując regularyzację Lasso.

Wszystkie potrzebne pakiety zostały już zaimportowane, podobnie jak macierz cech X i zmienna docelowa y.

Teraz samodzielnie realizujesz cały potok uczenia maszynowego – od importowania modułów i przetwarzania danych, przez tworzenie estymatorów, podział na zbiory treningowy i testowy, walidację krzyżową oraz strojenie hiperparametrów, aż po dopasowywanie modelu, prognozowanie i ewaluację. To niemały postęp!

To ćwiczenie jest częścią kursu

Ćwiczenie pytań rekrutacyjnych z uczenia maszynowego w Pythonie

Zobacz kurs

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# Import modules
from sklearn.____ import ____, ____
from sklearn.____ import ____
Edytuj i uruchom kod