1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Nadzorowane uczenie maszynowe z scikit-learn
Connected

ćwiczenie

Regresja regularyzowana: Ridge

Regresja grzbietowa (Ridge) przeprowadza regularyzację, obliczając kwadratowe wartości parametrów modelu pomnożone przez alpha i dodając je do funkcji straty.

W tym ćwiczeniu dopasowujesz modele regresji grzbietowej dla różnych wartości alpha i wyświetlasz ich wyniki \(R^2\). Do przewidywania "sales" wykorzystasz wszystkie cechy ze zbioru danych sales_df. Dane zostały już podzielone na X_train, X_test, y_train, y_test.

Zmienna alphas zawiera listę różnych wartości alpha, po których będziesz iterować, aby wygenerować wyniki.

Instrukcje

100 XP
  • Zaimportuj Ridge.
  • Utwórz instancję Ridge, ustawiając alpha równe alpha.
  • Dopasuj model do danych treningowych.
  • Oblicz wynik \(R^2\) dla każdej iteracji ridge.