{"id":1199,"date":"2023-07-27T07:49:23","date_gmt":"2023-07-27T07:49:23","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b8%81%e0%b8%b2%e0%b8%a3%e0%b8%96%e0%b8%94%e0%b8%96%e0%b8%ad%e0%b8%a2%e0%b9%81%e0%b8%9a%e0%b8%9a-lasso-%e0%b9%83%e0%b8%99%e0%b8%ab%e0%b8%a5%e0%b8%b2%e0%b8%a1\/"},"modified":"2023-07-27T07:49:23","modified_gmt":"2023-07-27T07:49:23","slug":"%e0%b8%81%e0%b8%b2%e0%b8%a3%e0%b8%96%e0%b8%94%e0%b8%96%e0%b8%ad%e0%b8%a2%e0%b9%81%e0%b8%9a%e0%b8%9a-lasso-%e0%b9%83%e0%b8%99%e0%b8%ab%e0%b8%a5%e0%b8%b2%e0%b8%a1","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b8%81%e0%b8%b2%e0%b8%a3%e0%b8%96%e0%b8%94%e0%b8%96%e0%b8%ad%e0%b8%a2%e0%b9%81%e0%b8%9a%e0%b8%9a-lasso-%e0%b9%83%e0%b8%99%e0%b8%ab%e0%b8%a5%e0%b8%b2%e0%b8%a1\/","title":{"rendered":"Lasso regression \u0e43\u0e19 python (\u0e17\u0e35\u0e25\u0e30\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19)"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><a href=\"https:\/\/statorials.org\/th\/\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e1a\u0e48\u0e27\u0e07\u0e1a\u0e32\u0e28\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e41\u0e1a\u0e1a Lasso<\/a> \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1e\u0e2d\u0e14\u0e35\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e21\u0e35 <a href=\"https:\/\/statorials.org\/th\/\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">multicollinearity<\/a> \u0e43\u0e19\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e42\u0e14\u0e22\u0e2a\u0e23\u0e38\u0e1b \u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e1e\u0e22\u0e32\u0e22\u0e32\u0e21\u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e32\u0e13\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e25\u0e14\u0e1c\u0e25\u0e23\u0e27\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07 (RSS):<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>RSS = \u03a3(\u0e09\u0e31\u0e19 <sub>\u0e09\u0e31\u0e19<\/sub> \u2013 \u0177 <sub>\u0e09\u0e31\u0e19<\/sub> )2<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e17\u0e2d\u0e07:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u03a3<\/strong> : \u0e2a\u0e31\u0e0d\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e4c\u0e01\u0e23\u0e35\u0e01\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e16\u0e36\u0e07 <em>\u0e1c\u0e25\u0e23\u0e27\u0e21<\/em><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>y <sub>i<\/sub><\/strong> : \u0e04\u0e48\u0e32\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e01\u0e15 <sup>\u0e04\u0e23\u0e31\u0e49\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48 3<\/sup><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0177 <sub>i<\/sub><\/strong> : \u0e04\u0e48\u0e32\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e32\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e44\u0e27\u0e49\u0e15\u0e32\u0e21\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e1e\u0e2b\u0e38\u0e04\u0e39\u0e13<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e43\u0e19\u0e17\u0e32\u0e07\u0e01\u0e25\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e31\u0e19 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e41\u0e1a\u0e1a Lasso \u0e1e\u0e22\u0e32\u0e22\u0e32\u0e21\u0e25\u0e14\u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>RSS + \u03a3\u03a3|\u03b2 <sub>j<\/sub> |<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e42\u0e14\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48 <em>j<\/em> \u0e44\u0e1b\u0e08\u0e32\u0e01 1 \u0e16\u0e36\u0e07 <em>p<\/em> \u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e41\u0e25\u0e30 \u0e41\u0e25 \u2265 0<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e40\u0e17\u0e2d\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e43\u0e19\u0e2a\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 <em>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e25\u0e07\u0e42\u0e17\u0e29\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e2d\u0e19<\/em> \u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e1a\u0e48\u0e27\u0e07\u0e1a\u0e32\u0e28 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a \u03b3 \u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a MSE (\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1e\u0e25\u0e32\u0e14\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e09\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22) \u0e15\u0e48\u0e33\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e44\u0e14\u0e49<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e1a\u0e17\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e25\u0e30\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e41\u0e1a\u0e1a Lasso \u0e43\u0e19 Python<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 1: \u0e19\u0e33\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e41\u0e1e\u0e47\u0e04\u0e40\u0e01\u0e08\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e33\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e41\u0e23\u0e01 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e19\u0e33\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e41\u0e1e\u0e47\u0e04\u0e40\u0e01\u0e08\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e33\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e17\u0e33\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e41\u0e1a\u0e1a Lasso \u0e43\u0e19 Python:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong><span style=\"color: #008000;\">import<\/span> pandas <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> pd\n<span style=\"color: #008000;\">from<\/span> numpy <span style=\"color: #008000;\">import<\/span> arange\n<span style=\"color: #008000;\">from<\/span> sklearn. <span style=\"color: #3366ff;\">linear_model<\/span> <span style=\"color: #008000;\">import<\/span> LassoCV\n<span style=\"color: #008000;\">from<\/span> sklearn. <span style=\"color: #3366ff;\">model_selection<\/span> <span style=\"color: #008000;\">import<\/span> RepeatedKFold<\/strong><\/span><\/pre>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 2: \u0e42\u0e2b\u0e25\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d <strong>mtcars<\/strong> \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e21\u0e35\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e23\u0e16\u0e22\u0e19\u0e15\u0e4c 33 \u0e04\u0e31\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e15\u0e01\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49 <strong>hp<\/strong> \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e07 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">mpg<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">\u0e19\u0e49\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e31\u0e01<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">\u0e2d\u0e36<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">\u0e04\u0e34\u0e27\u0e27\u0e34\u0e19\u0e32\u0e17\u0e35<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e23\u0e2b\u0e31\u0e2a\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e42\u0e2b\u0e25\u0e14\u0e41\u0e25\u0e30\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e19\u0e35\u0e49:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong><span style=\"color: #008080;\">#define URL where data is located<\/span>\nurl = \"https:\/\/raw.githubusercontent.com\/Statorials\/Python-Guides\/main\/mtcars.csv\"\n\n<span style=\"color: #008080;\">#read in data<\/span>\ndata_full = pd. <span style=\"color: #3366ff;\">read_csv<\/span> (url)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#select subset of data\n<\/span>data = data_full[[\"mpg\", \"wt\", \"drat\", \"qsec\", \"hp\"]]\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view first six rows of data<\/span>\ndata[0:6]\n\n\tmpg wt drat qsec hp\n0 21.0 2.620 3.90 16.46 110\n1 21.0 2.875 3.90 17.02 110\n2 22.8 2.320 3.85 18.61 93\n3 21.4 3.215 3.08 19.44 110\n4 18.7 3,440 3.15 17.02 175\n5 18.1 3.460 2.76 20.22 105<\/strong><\/span><\/pre>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 3: \u0e15\u0e34\u0e14\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 Lasso Regression<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b \u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 <a href=\"https:\/\/scikit-learn.org\/stable\/modules\/generated\/sklearn.linear_model.RidgeCV.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">LassoCV()<\/a> \u0e02\u0e2d\u0e07 sklearn \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1e\u0e2d\u0e14\u0e35\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e41\u0e1a\u0e1a Lasso \u0e41\u0e25\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 <a href=\"https:\/\/scikit-learn.org\/stable\/modules\/generated\/sklearn.model_selection.RepeatedKFold.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">RepeatedKFold()<\/a> \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e17\u0e33\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e23\u0e27\u0e08\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e16\u0e39\u0e01\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21\u0e41\u0e1a\u0e1a k-fold \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e1f\u0e48\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e07\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e44\u0e02\u0e01\u0e32\u0e23\u0e25\u0e07\u0e42\u0e17\u0e29<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><em><strong>\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e40\u0e2b\u0e15\u0e38:<\/strong> \u0e04\u0e33\u0e27\u0e48\u0e32 &#8220;alpha&#8221; \u0e16\u0e39\u0e01\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e41\u0e17\u0e19 &#8220;lambda&#8221; \u0e43\u0e19 Python<\/em><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01 k = 10 \u0e40\u0e17\u0e48\u0e32 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e17\u0e33\u0e0b\u0e49\u0e33\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e23\u0e27\u0e08\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21 3 \u0e04\u0e23\u0e31\u0e49\u0e07<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e42\u0e1b\u0e23\u0e14\u0e17\u0e23\u0e32\u0e1a\u0e27\u0e48\u0e32 LassoCV() \u0e08\u0e30\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e1f\u0e48\u0e32 0,1, 1 \u0e41\u0e25\u0e30 10 \u0e15\u0e32\u0e21\u0e04\u0e48\u0e32\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e15\u0e49\u0e19 \u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e23\u0e01\u0e47\u0e15\u0e32\u0e21 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e04\u0e48\u0e32\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e07\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e1f\u0e48\u0e32\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e23\u0e32\u0e40\u0e2d\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48 0 \u0e16\u0e36\u0e07 1 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e25\u0e30 0.01:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong><span style=\"color: #008080;\">#define predictor and response variables\n<\/span>X = data[[\"mpg\", \"wt\", \"drat\", \"qsec\"]]\ny = data[\"hp\"]\n\n<span style=\"color: #008080;\">#define cross-validation method to evaluate model\n<\/span>cv = RepeatedKFold(n_splits= <span style=\"color: #008000;\">10<\/span> , n_repeats= <span style=\"color: #008000;\">3<\/span> , random_state= <span style=\"color: #008000;\">1<\/span> )\n\n<span style=\"color: #008080;\">#define model\n<\/span>model = LassoCV(alphas= <span style=\"color: #3366ff;\">arange<\/span> (0, 1, 0.01), cv=cv, n_jobs=<\/strong><\/span> <span style=\"color: #008000;\"><strong>-1<\/strong><\/span> <span style=\"color: #000000;\"><strong>)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#fit model\n<\/span>model. <span style=\"color: #3366ff;\">fit<\/span> (x,y)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#display lambda that produced the lowest test MSE\n<\/span>print( <span style=\"color: #3366ff;\">model.alpha_<\/span> )\n\n0.99<\/strong><\/span><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e04\u0e48\u0e32\u0e41\u0e25\u0e21\u0e1a\u0e4c\u0e14\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e25\u0e14 MSE \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e01\u0e25\u0e32\u0e22\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 <strong>0.99<\/strong><\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 4: \u0e43\u0e0a\u0e49\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e32\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e17\u0e49\u0e32\u0e22\u0e19\u0e35\u0e49 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e41\u0e1a\u0e1a Lasso \u0e2a\u0e38\u0e14\u0e17\u0e49\u0e32\u0e22\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e32\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e01\u0e15\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e46 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e23\u0e2b\u0e31\u0e2a\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e23\u0e16\u0e22\u0e19\u0e15\u0e4c\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e04\u0e38\u0e13\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e30\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">\u0e44\u0e21\u0e25\u0e4c\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e41\u0e01\u0e25\u0e25\u0e2d\u0e19: 24<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">\u0e19\u0e49\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e31\u0e01: 2.5<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">\u0e23\u0e32\u0e04\u0e32: 3.5<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">\u0e27\u0e34\u0e19\u0e32\u0e17\u0e35: 18.5<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e23\u0e2b\u0e31\u0e2a\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e1a\u0e48\u0e27\u0e07\u0e1a\u0e32\u0e28\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e04\u0e48\u0e32 <em>hp<\/em> \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e01\u0e15\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e19\u0e35\u0e49:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong><span style=\"color: #008080;\">#define new observation\n<span style=\"color: #000000;\">new = [24, 2.5, 3.5, 18.5]\n<\/span>\n#predict hp value using lasso regression model\n<span style=\"color: #000000;\">model. <span style=\"color: #3366ff;\">predict<\/span> ([new])\n<\/span>\n<span style=\"color: #000000;\">array([105.63442071])\n<\/span><\/span><\/strong><\/span><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e08\u0e32\u0e01\u0e04\u0e48\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1b\u0e49\u0e2d\u0e19 \u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e04\u0e32\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e27\u0e48\u0e32\u0e23\u0e16\u0e04\u0e31\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49\u0e08\u0e30\u0e21\u0e35\u0e04\u0e48\u0e32 <em>\u0e41\u0e23\u0e07\u0e21\u0e49\u0e32<\/em> \u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e17\u0e35\u0e48 <strong>105.63442071<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32\u0e42\u0e04\u0e49\u0e14 Python \u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e15\u0e47\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e43\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49 <a href=\"https:\/\/github.com\/Statorials\/Python-Guides\/blob\/main\/lasso_regression.py\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">\u0e44\u0e14\u0e49 \u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e35\u0e48<\/a><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e41\u0e1a\u0e1a Lasso \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1e\u0e2d\u0e14 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\u0e23\u0e27\u0e21\u0e16\u0e36\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e25\u0e30\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/statorials.org\/th\/\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e41\u0e1a\u0e1a-lasso-\u0e43\u0e19\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e21\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"th_TH\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Lasso Regression \u0e43\u0e19 Python (\u0e17\u0e35\u0e25\u0e30\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19) - Statorials\" \/>\n<meta property=\"og:description\" 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