個の観測値をシミュレートします。列のスパース行列です。ランダムな正規誤差です。0.3*randn(n,1);線形回帰モデルに学習をさせます。ホールドアウト標本として予約します。プロパティが含まれています。モデルが格納されています。学習データと検定データを分割の定義から抽出します。数値スカラーになります。個の観測値をシミュレートします。列のスパース行列です。ランダムな正規誤差です。training線形回帰モデルに学習をさせます。ホールドアウト標本として予約します。プロパティが含まれています。モデルが格納されています。学習データと検定データを分割の定義から抽出します。評価する無名関数を作成します。カスタム損失関数は特定の形式で記述しなければなりません。セットの回帰損失を推定します。個の観測値をシミュレートします。列のスパース行列です。ランダムな正規誤差です。個の正則化強度を作成します。検定用にホールドアウトします。検定標本のインデックスを識別します。使用、およびデータ分割を指定します。実行速度を向上させるため、予測子データを転置し、観測値が列単位であることを指定します。個の学習済みモデルであると考えることができます。各正則化モデルについて検定標本の平均二乗誤差を推定します。値が大きくなると、予測子変数がスパースになります。これは回帰モデルの品質として優れています。データセット全体と、以前に使用した、データ分割指定以外のすべてのオプションを使用して、モデルに再学習をさせます。モデルごとに非ゼロの係数を特定します。非ゼロ係数の頻度をプロットします。すべての変数を対数スケールでプロットします。