Lasso
- 선형 모델의 한 종류로 L1 규제를 적용한 모델임
- 파라미터(alpha)값을 활용해 규제의 정도를 조정
- 모델의 과적합을 방지하기 위함
L2의 경우 회귀 계수를 감소 시키는데 국한되나 L1의 경우 불필요한 회귀 계수를 0으로 만들고 제거함
적절한 피처만 회귀에 포함 시키는 피처 선택이 가능함
예제
from sklearn.linear_model import Lasso
model = Lasso(alpha = 1)
model.fit(x_train, y_train)
pred = model.predict(x_test)
mean_squared_error(y_test, pred)
회귀 계수
# 회귀 계수
coef = pd.DataFrame(data = model.coef_, index = x_train.columns, columns = ['alpha1'])
coef
필요 없다고 판단되는 컬럼의 회귀 계수를 0으로 만들었음
alpha의 값을 크게 할 수록 회귀 계수가 0에 수렴함
