주어진 코드를 살펴보세요. 스켈레톤 코드는 다음 모델을 구현한 것입니다.

Sales = \beta_0 X_1^2 + \beta_1 X_2 + \beta_2 X_2 X_3 + \beta_3 X_3 + \beta_4Sales=β 

주어진 모델에서 변수의 조합을 더하거나 빼면서 MSE의 값을 최대한 낮춰보세요.

테스트 데이터에서의 MSE를 1 미만으로 만들어보세요. 모델을 복잡하게 만들 경우 과적합이 일어나는 점을 주의하세요.

<작성한 코드>

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.model_selection import train_test_split

import csv
csvreader=csv.reader(open("data/Advertising.csv"))

x=[]
y=[]

next(csvreader)
for line in csvreader:
    x_i=[float(line[1]), float(line[2]), float(line[3])]
    y_i=[float(line[4])]

    x.append(x_i)
    y.append(y_i)

X=np.array(x)
Y=np.array(y)


X_poly = []
for x_i in X:
    X_poly.append([
        x_i[0] ** 2, # X_1^2
        x_i[1], # X_2
        x_i[1] * x_i[2], # X_2 * X_3
        x_i[2] # X_3
    ])


x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X_poly, Y, test_size=0.2, random_state=0)

lrmodel = LinearRegression()
lrmodel.fit(x_train, y_train)

predicted_y_train = lrmodel.predict(x_train)
mse_train = mean_squared_error(y_train, predicted_y_train)
print("MSE on train data: {}".format(mse_train))

predicted_y_test = lrmodel.predict(x_test)
mse_test = mean_squared_error(y_test, predicted_y_test)
print("MSE on test data: {}".format(mse_test))

이대로 하면

MSE on train data: 4.589288715884171
MSE on test data: 7.356365735074988

이렇게 나오는데 MSE on test data를 어떻게 낮추나요..???ㅠㅠㅠ