Python으로 연습하는 Machine Learning 면접 질문
Lisa Stuart
Data Scientist






| 정규화 | L1(라쏘) | L2(리지) |
|---|---|---|
| 패널티 | 계수 절댓값의 합 | 계수 제곱의 합 |
| 해 | 희소 | 비희소 |
| 해의 개수 | 다수 | 하나 |
| 특성 선택 | 예 | 아니오 |
| 이상치에 강함? | 예 | 아니오 |
| 복잡한 패턴? | 아니오 | 예 |

| 특성 | CHAS | NOX | RM |
|---|---|---|---|
| 계수 추정치 | 2.7 | -17.8 | 3.8 |
| 정규화된 계수 추정치 | 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)
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