Procvičování otázek k pohovorům z oblasti Machine Learning v Pythonu
Lisa Stuart
Data Scientist






| Regularizace | L1 (Lasso) | L2 (Ridge) |
|---|---|---|
| penalizuje | součet absolutních hodnot koeficientů | součet čtverců koeficientů |
| řešení | řídká | hustá |
| počet řešení | více | jedno |
| výběr příznaků | ano | ne |
| robustnost vůči odlehlým hodnotám? | ano | ne |
| složité vzory? | ne | ano |

| Příznaky | CHAS | NOX | RM |
|---|---|---|---|
| Odhady koeficientů | 2.7 | -17.8 | 3.8 |
| Regularizované odhady koeficientů | 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)
Procvičování otázek k pohovorům z oblasti Machine Learning v Pythonu