Я работаю с моделью регрессии Лассо в Pyhton и пытаюсь предсказать будущие продажи определенного продукта. Мой учебный курс выглядит так:
holiday shop_12 cnt_sem cnt_mes cnt_year year month weekend weekday month_1 month_3 month_4 month_5 month_6
0 0 24.0 17.75 23.557692 2014 4 0 3 0 0 1 0 0
0 0 22.0 18.00 23.576923 2014 4 0 4 0 0 1 0 0
0 0 20.0 17.50 23.634615 2014 4 1 5 0 0 1 0 0
0 0 23.0 18.00 23.692308 2014 4 1 6 0 0 1 0 0
0 0 20.0 17.25 23.538462 2014 4 0 1 0 0 1 0 0
Где выходной, магазин_12, выходные и месяц_1, месяц_2, ..., месяц_6 - столбцы индикатора; cnt_sem cnt_mes, cnt_year - это средние продажи за неделю. Это переменные, которые используются для прогнозирования будущих продаж продукта, и я использую регрессию лассо следующим образом:
from sklearn.linear_model import Lasso
las = Lasso(alpha = 0.1, normalize = True)
las.fit(x_train, y_train)
las.score(x_test, y_test)
# this is the score
Out: 0.5411879252668284
Теперь я хочу знать, какие коэффициенты для каждого из них переменных, используемых для прогнозирования будущих продаж моего продукта.