Criando um regressor LassoCV
Você vai prever a circunferência do bíceps em uma subamostra do conjunto de dados ANSUR masculino usando o regressor LassoCV() que ajusta automaticamente a força de regularização (valor de alpha) usando Cross-Validation.
Os dados padronizados de treino e teste já foram carregados para você como X_train, X_test, y_train e y_test.
Este exercício faz parte do curso
Redução de Dimensionalidade em Python
Instruções do exercício
- Crie e ajuste o modelo LassoCV no conjunto de treino.
- Calcule o \(R^2\) no conjunto de teste.
- Crie uma máscara para os coeficientes diferentes de zero.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
from sklearn.linear_model import LassoCV
# Create and fit the LassoCV model on the training set
lcv = ____
lcv.____
print(f'Optimal alpha = {lcv.alpha_:.3f}')
# Calculate R squared on the test set
r_squared = lcv.____
print(f'The model explains {r_squared:.1%} of the test set variance')
# Create a mask for coefficients not equal to zero
lcv_mask = ____
print(f'{sum(lcv_mask)} features out of {len(lcv_mask)} selected')