Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Hồi quy Lasso để đánh giá mức độ quan trọng của đặc trưng

Trong video, bạn đã thấy cách hồi quy lasso có thể được dùng để xác định các đặc trưng quan trọng trong một tập dữ liệu.

Trong bài tập này, bạn sẽ huấn luyện một mô hình hồi quy lasso trên dữ liệu sales_df và vẽ các hệ số của mô hình.

Các mảng đặc trưng và biến mục tiêu đã được nạp sẵn dưới dạng X và y, cùng với sales_columns, chứa tên các đặc trưng của tập dữ liệu.

Bài tập này là một phần của khóa học

Học có giám sát với scikit-learn

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Import Lasso từ sklearn.linear_model.
  • Khởi tạo một bộ hồi quy Lasso với alpha bằng 0.3.
  • Huấn luyện (fit) mô hình với dữ liệu.
  • Tính các hệ số của mô hình và lưu vào lasso_coef.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# Import Lasso
from ____.____ import ____

# Instantiate a lasso regression model
lasso = ____

# Fit the model to the data
____

# Compute and print the coefficients
lasso_coef = ____
print(lasso_coef)
plt.bar(sales_columns, lasso_coef)
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()
Chỉnh sửa và Chạy Mã