建立 LassoCV 迴歸器
你將使用會自動透過交叉驗證調整正規化強度（alpha 值）的 LassoCV() 迴歸器，在男性 ANSUR 資料集的一個子樣本上預測肱二頭肌圍度。
標準化後的訓練與測試資料已為你預先載入為 X_train、X_test、y_train 和 y_test。
本練習屬於課程
Python 的降維
練習說明
- 在訓練集上建立並擬合 LassoCV 模型。
- 在測試集上計算 $R^2$。
- 建立一個係數不等於 0 的遮罩。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
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')