Crearea unui regressor LASSO
Vei lucra cu setul de date numeric ANSUR, care conține măsurători corporale, pentru a prezice Indicele de Masă Corporală (IMC) al unei persoane folosind regresorul Lasso() pre-importat. IMC este o metrică derivată din înălțime și greutate, însă cele două caracteristici corespunzătoare au fost eliminate din set pentru a face sarcina mai dificilă pentru model.
Vei standardiza mai întâi datele folosind StandardScaler(), instanțiat pentru tine sub numele scaler, astfel încât toți coeficienții să fie supuși unei forțe de regularizare comparabile care încearcă să îi reducă.
Toate funcțiile și clasele necesare, împreună cu seturile de date de intrare X și y, au fost pre-încărcate.
Acest exercițiu face parte din cursul
Reducerea dimensionalității în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Setează dimensiunea setului de testare la 30% pentru a obține o împărțire 70-30% între antrenament și testare.
- Antrenează scalerul pe caracteristicile de antrenament și transformă-le în același pas.
- Creează modelul Lasso.
- Antrenează-l pe datele de antrenament scalate.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Set the test size to 30% to get a 70-30% train test split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=____, random_state=0)
# Fit the scaler on the training features and transform these in one go
X_train_std = scaler.____
# Create the Lasso model
la = ____()
# Fit it to the standardized training data
la.____