Berlatih Pertanyaan Wawancara Machine Learning dengan Python
Lisa Stuart
Data Scientist






| Regularisasi | L1 (Lasso) | L2 (Ridge) |
|---|---|---|
| menghukum | jumlah nilai absolut koefisien | jumlah kuadrat koefisien |
| solusi | jarang (sparse) | tidak jarang |
| jumlah solusi | banyak | satu |
| seleksi fitur | ya | tidak |
| tahan outlier? | ya | tidak |
| pola kompleks? | tidak | ya |

| Fitur | CHAS | NOX | RM |
|---|---|---|---|
| Estimasi koefisien | 2.7 | -17.8 | 3.8 |
| Estimasi koefisien teratur | 0 | 0 | 0.95 |
# Lasso estimator
sklearn.linear_model.Lasso
# Lasso estimator with cross-validation
sklearn.linear_model.LassoCV
# Ridge estimator
sklearn.linear_model.Ridge
# Ridge estimator with cross-validation
sklearn.linear_model.RidgeCV
# ElasticNet estimator
sklearn.linear_model.ElasticNet
# ElasticNet estimator with cross-validation
sklearn.linear_model.ElasticNetCV
# Train/test split
sklearn.model_selection.train_test_split
# Mean squared error
sklearn.metrics.mean_squared_error(y_test,
predict(X_test))
# Best regularization parameter
mod_cv.alpha_
# Array of log values
alphas=np.logspace(-6, 6, 13)
Berlatih Pertanyaan Wawancara Machine Learning dengan Python