Tạo bộ hồi quy LASSO
Bạn sẽ làm việc với bộ dữ liệu đo đạc cơ thể ANSUR dạng số để dự đoán chỉ số khối cơ thể (BMI) của một người bằng bộ hồi quy Lasso() đã được import sẵn. BMI được tính từ chiều cao và cân nặng, nhưng hai đặc trưng này đã bị loại khỏi dữ liệu để tăng độ khó cho mô hình.
Trước tiên, bạn sẽ chuẩn hóa dữ liệu bằng StandardScaler() đã được khởi tạo sẵn dưới tên scaler để đảm bảo tất cả các hệ số chịu cùng mức lực regularization kéo chúng về nhỏ.
Tất cả hàm và lớp cần thiết cùng với các tập dữ liệu đầu vào X và y đã được nạp sẵn.
Bài tập này là một phần của khóa học
Giảm Chiều Dữ Liệu với Python
Hướng dẫn bài tập
- Đặt test size là 30% để có tách tập huấn luyện/kiểm tra theo tỷ lệ 70-30%.
- Fit scaler trên các đặc trưng huấn luyện và transform chúng trong một lần.
- Tạo mô hình Lasso.
- Fit mô hình với dữ liệu huấn luyện đã được scale.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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.____