So sánh Ridge theo alpha
Nhìn thấy regularization làm co nhỏ hệ số và biết alpha là hyperparameter.
Tiến độ của tôi ở bài này
Điểm được lưu vào tài khoản sau khi chấm bài.
Đang tải điểm của bạn…
Kiến thức và chủ đề
Kiến thức tiên quyết: LinearRegression, coefficient, RMSE.
Nội dung đề bài
Mục tiêu kiến thức
Nhìn thấy regularization làm co nhỏ hệ số và biết alpha là hyperparameter.
Mô tả bài toán
Đây là bài số 342 trong tầng Hồi quy bằng scikit-learn. Bài dùng thư viện sklearn.linear_model.Ridge trên dữ liệu nhỏ, cố định và chạy CPU; mục tiêu là hiểu workflow chứ không bắt học viên tự viết lại thư viện.
Yêu cầu
Fit một Ridge cho từng alpha, ghi coef/intercept/RMSE trên train và chọn alpha có train RMSE nhỏ nhất.
def ridge_alpha_comparison(X, y, alphas):Input
X, y hồi quy và list alphas dương hoặc bằng 0.
Output
Dictionary results theo đúng thứ tự alphas và best_alpha.
Ràng buộc
Mỗi alpha phải thật sự được dùng để tạo một model riêng; làm tròn số đến 6 chữ số.
Ví dụ
Giải thích
Cùng dữ liệu, alpha=100 cho hệ số nhỏ hơn alpha=0.01.
Gợi ý và lời giải chỉ mở sau khi bạn bấm Nộp bài. Giáo viên và quản trị viên mở được ngay.
Góp ý & báo lỗi bài tập
Đề bài chưa rõ, test có vấn đề hay bạn có ý tưởng giúp bài tốt hơn? Gửi cho đội ngũ AI Empire nhé — mỗi góp ý đều được đọc.