Есть ли в исходном коде scikit-learn Lasso/Quantile Regression место, где применяется регуляризация L1?

Question

Есть ли в исходном коде scikit-learn Lasso/Quantile Regression место, где применяется регуляризация L1?

Я не смог найти, где манхэттенское расстояние весов рассчитывается и умножается на альфа (коэффициент регистрации L1) в исходном коде регрессии Лассо и квантильной регрессии scikit-learn.

Я пытался реализовать Lasso Regression и Quantile Regression с NumPy и сравнить результаты с моделями scikit-learn.

0

scikit-learn lasso-regression regularized quantile-regression manhattan

Источник

Berat Tuna Karlı 29 мар '22 в 10:37

1 ответ

Другие вопросы по тегам scikit-learn lasso-regression regularized quantile-regression manhattan

user10495893 06 май '22 в 14:12 2022-05-06 14:12 · Answer 1 · 2022-05-06 14:12

Я не верю, что функция потерь (включая штраф за регуляризацию) когда-либо вычислялась явно, нет.

Вместо этого функция потерь оптимизируется с помощью спуска по координатам, поэтому нам нужно фактически вычислять только производные функции потерь. Это происходит в enet_coordinate_descentфункция (или родственники), и я думаю, что соответствующий бит здесь .