Создание регрессора LassoCV
Вы будете предсказывать обхват бицепса на подвыборке мужских данных из набора ANSUR, используя регрессор LassoCV(), который автоматически подбирает силу регуляризации (значение alpha) с помощью кросс-валидации.
Стандартизированные обучающая и тестовая выборки уже загружены для вас как X_train, X_test, y_train и y_test.
Это упражнение является частью курса
Снижение размерности в Python
Инструкции к упражнению
- Создайте модель LassoCV и обучите её на обучающей выборке.
- Вычислите \(R^2\) на тестовой выборке.
- Создайте маску для коэффициентов, не равных нулю.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
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')