Bir LASSO regresörü oluşturma
Önceden içe aktarılmış Lasso() regresörünü kullanarak sayısal ANSUR vücut ölçümleri veri kümesi üzerinde bir kişinin Vücut Kitle İndeksini (BMI) tahmin edeceksin. BMI, boy ve kilodan türetilen bir metriktir; ancak modele meydan okumak için bu iki özellik veri kümesinden çıkarıldı.
Tüm katsayıların onları aşağı çekmeye çalışan düzenlileştirme etkisine benzer düzeyde maruz kalmasını sağlamak için, senin için scaler adıyla oluşturulmuş StandardScaler() ile veriyi önce standartlaştıracaksın.
Gerekli tüm fonksiyonlar ve sınıflar ile X ve y girdi veri kümeleri önceden yüklendi.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python'da Boyut Azaltma
Egzersiz talimatları
- Eğitim-test bölmesini %70-%30 olacak şekilde yapmak için test boyutunu %30 olarak ayarla.
- Ölçekleyiciyi eğitim özelliklerine fit et ve bunları tek adımda dönüştür.
- Lasso modelini oluştur.
- Modele ölçeklenmiş eğitim verisini fit et.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# 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.____