Каким образом можно задать регуляризацию L1 при обучении линейной регрессии в scikit-learn?
🧠 Тематика вопроса:
Курс направлен на изучение ключевых принципов и методов, необходимых для понимания и применения современных технологий в профессиональной деятельности. Рассматриваются основные концепции, инструменты и практики, позволяющие эффективно решать задачи в данной области. Особое внимание уделяется развитию аналитического мышления и навыков работы с информацией. Программа включает теоретические модули, практические задания и разбор реальных кейсов для закрепления знаний. Подходит для широкого круга слушателей, желающих углубить свои компетенции.
Варианты ответа:
- L1Regression(alpha=0.1).fit(data, target)
- model = LinearRegression(penalty='l1', alpha=0.1)
- Lasso(alpha=0.1).fit(data, target)
Ответ будет доступен после оплаты
📚 Похожие вопросы по этой дисциплине
- Какова роль learning rate в градиентном спуске?
- Что происходит в случае, если learning rate слишком большой в градиентном спуске?
- Какой критерий остановки может использоваться в градиентном спуске?
- Что представляет собой прямой (forward) и обратный (backward) ход в контексте линейной регрессии?
- Какие типы переменных присутствуют в линейной регрессии?