Задача состоит в том, чтобы использовать линейную регрессию для определения зависимости длины головы опоссума от других параметров в датасете и сравнить результаты обычной линейной регрессии с регуляризованной линейной регрессией.
Шаги решения:
1. Загрузка данных: загрузите датасет с информацией о параметрах опоссумов, включая длину головы (hdlngth) и другие параметры.
2. Подготовка данных: разделите данные на две переменные – векторы признаков (X) и целевую переменную (y), где X содержит значения параметров, кроме длины головы, а y содержит значения длины головы. Также разделите данные на обучающий и тестовый наборы.
3. Обычная линейная регрессия: используйте обучающий набор для обучения модели линейной регрессии, где X – признаки, y – целевая переменная. Оцените полученную модель на тестовом наборе и выведите значения коэффициентов модели.
4. Регуляризованная линейная регрессия: используйте обучающий набор для обучения модели с регуляризацией (например, гребневая регрессия или лассо-регрессия). Выберите параметры регуляризации (коэффициенты регуляризации) и оцените модель на тестовом наборе. Сравните результаты с обычной линейной регрессией.
5. Сравнение результатов: визуализируйте результаты для обеих моделей, сравните предсказанные значения длины головы с реальными значениями на тестовом наборе. Оцените точность и общую производительность обеих моделей. Сделайте выводы о том, какая модель лучше подходит для данной задачи.
Таким образом, вы решите задачу о предсказании длины головы опоссумов с использованием обычной линейной регрессии и регуляризованной линейной регрессии, а затем сравните результаты и выберите лучшую модель.