1. Learn
    2. /
  2. Cursuri
    3. /
  3. Învățare supravegheată cu scikit-learn
Connected

exercițiu

Regresie regularizată: Ridge

Regresia ridge aplică regularizarea calculând valorile la pătrat ale parametrilor modelului, înmulțite cu alpha, și adăugându-le la funcția de pierdere.

În acest exercițiu, vei antrena modele de regresie ridge pentru un interval de valori diferite ale lui alpha și vei afișa scorurile \(R^2\) corespunzătoare. Vei folosi toate caracteristicile din setul de date sales_df pentru a prezice "sales". Datele au fost deja împărțite în X_train, X_test, y_train, y_test.

O variabilă numită alphas a fost furnizată ca listă cu diferite valori ale lui alpha, prin care vei itera pentru a genera scorurile.

Instrucțiuni

100 XP
  • Importă Ridge.
  • Instanțiază Ridge, setând alpha egal cu alpha.
  • Antrenează modelul pe datele de antrenament.
  • Calculează scorul \(R^2\) pentru fiecare iterație a lui ridge.