2.3.3 線形モデル
2.3.3.2 線形回帰（通常最小二乗法）
結果
ボストンの住宅価格データセットにも適用
切片は１つだけだが、傾きは特徴量104と同じだけ生成される
2.3.3.3 リッジ回帰
同じ線形回帰であるが過剰適合を防ぐためL2正規化をかけてある。
データセットは同じくボストンの住宅価格データセット
結果
ここからalpha(正則化強度 大きくするとより強い制約がかかる)を調整する。
デフォルトは1.0、alpha=10にする
結果、よくなっていない
alpha=0.1で試みてみる
結果、訓練・テストとも良くなっている
2.3.3.4 Lasso(ラサ)
リッジ回帰と異なりL1正則に制約を掛ける
結果、ほとんどの係数が0になっている。スコアもよくない。
alphaを0.01に変更
結果、良くなっている。使っている係数も33に増えた
ではもっとalphaを小さくすればOK？
結果、やりすぎはよくない
