Лассо-регуляризация
В предыдущем уроке вы отработали важный аспект подготовки к собеседованию по машинному обучению — различные методы отбора признаков.
В этом упражнении вы закрепите полученные знания и пройдёте все этапы пайплайна машинного обучения, применив лассо-регуляризацию.
Все необходимые пакеты уже импортированы, как и матрица признаков X и целевая переменная y. Вы прошли долгий путь!
Теперь вы самостоятельно выполняете все шаги пайплайна машинного обучения: импортируете модули, выполняете предобработку, создаёте экземпляры моделей, разбиваете данные на обучающую и тестовую выборки, проводите кросс-валидацию, настраиваете гиперпараметры, а затем обучаете модель, строите прогнозы и оцениваете результат. Вы прошли долгий путь!
Это упражнение является частью курса
Практика вопросов интервью по машинному обучению на Python
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Import modules
from sklearn.____ import ____, ____
from sklearn.____ import ____