Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Вивчайте Challenge: Solving Task Using Regularisation | Machine Learning Techniques
Data Anomaly Detection

Свайпніть щоб показати меню

book
Challenge: Solving Task Using Regularisation

Завдання

Swipe to start coding

Your task is to create a classification model using L2 regularization on the breast_cancer dataset. It contains features computed from a digitized image of a fine needle aspirate (FNA) of a breast mass. The task associated with this dataset is to classify the breast mass as malignant (cancerous) or benign (non-cancerous) based on the extracted features.

Your task is to:

  1. Specify argument at the LogisticRegression() constructor:
    • specify penalty argument equal to l2;
    • specify C argument equal to 1.
  2. Fit regularized model on the training data.

Рішення

Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 3. Розділ 4
single

single

Запитати АІ

expand

Запитати АІ

ChatGPT

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат

close

Awesome!

Completion rate improved to 6.67

book
Challenge: Solving Task Using Regularisation

Завдання

Swipe to start coding

Your task is to create a classification model using L2 regularization on the breast_cancer dataset. It contains features computed from a digitized image of a fine needle aspirate (FNA) of a breast mass. The task associated with this dataset is to classify the breast mass as malignant (cancerous) or benign (non-cancerous) based on the extracted features.

Your task is to:

  1. Specify argument at the LogisticRegression() constructor:
    • specify penalty argument equal to l2;
    • specify C argument equal to 1.
  2. Fit regularized model on the training data.

Рішення

Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

close

Awesome!

Completion rate improved to 6.67

Свайпніть щоб показати меню

some-alt