Cómo obtener el criterio de parada temprana para la regresión Lasso.
Tengo un problema. ¿Existe una opción para obtener una detención temprana? Porque vi en un gráfico que después de un tiempo ocurre el sobreajuste, así que quiero obtener lo más óptimo. dfListingsFeatureregresión = pd.read_csv(r”https://raw.githubusercontent.com/Coderanker3/dataset4/main/listingscleaned.csv”) d = {True: 1, False: 0, np.nan : np.nan} dfListingsFeatureregresión[‘hostissuperhost’] = dfListingsFeatureregresión[‘hostissuperhost’].map(d).astype(‘int’) X = dfListingsFeatureregresión.drop(columns=[‘hostid’, ‘id’, . . . Read more