python中的套索回归，带有不同的惩罚

Question

我想使用 Lasso 回归来学习系数矩阵 B。我要解决的问题是：

最小{||y-xB|| +lambda{P X B}_1}

其中 P 是一些惩罚矩阵：P_ij 给 B_ij 惩罚 p（P_ij 越大，B_ij 越小） 我如何使用 python 来做到这一点（在 sklearn 中没有找到任何有用的东西）？

Answer 1

您的问题非常具体，人们通常不会像这样训练模型，这就是为什么 sklearn 中没有类似的东西。调用套索回归甚至是不正确的，但这是一个术语问题。但是你实际上可以写这个损失的次微分，在python中自己写次梯度下降。