2. Pythonで綴る多変量解析 6-3. リッジ回帰･ラッソ回帰(scikit-learn)[正則化の効き方] - Qiita

リッジ回帰・ラッソ回帰それぞれの正則化の効き方の違いを、もう少し詳しく見ていきたいと思います。 正則化パラメータ$λ$を50通り生成して、それぞれの回帰モデルについて$λ$を入れ替えながら推定を50回くり返します。 その過程で、変数ごとに推定される係数がどのように変化していくかを観察します。 ⑴ ライブラリのインポート # データ加工・計算・分析ライブラリ import numpy as np import pandas as pd # グラフ描画ライブラリ import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline # 機械学習ライブラリ import sklearn from sklearn.linear_model import Ridge, Lasso # 回帰モデル生成のためのクラス