Inject custom cost function for linear regression

Question

Я хочу запустить регрессию лассо или гребня, но где ограничение L1 или L2 на коэффициенты зависит от некоторых коэффициентов, а не от всех.

Другой способ сказать: я хотел бы использовать свою собственную функцию стоимости внутри алгоритма лассо или гребня.

Я хотел бы избежать необходимости переписывать весь алгоритм. Есть ли модуль в python, который позволяет это? До сих пор я смотрел на scipy и sckit-learn, но не смог найти.

Answer 1

Я подозреваю, что нет доступного модуля, который бы соответствовал вашим потребностям.

Если бы я тебя, я бы:

1. перегородки в особенности на 2 группы: одна для простой линейной регрессии и другой для регуляризованной регрессии. Обучить две модели на двух разных (возможно, перекрывающихся?) Наборах функций. Когда вы перекрестно проверяете свои модели, чтобы предотвратить утечку информации между сгибами, я бы предложил установить складки и тренировать обе модели на одном и том же фиксированном наборе сгибов.

2. Наверху складывайте и тренируйте любую другую регрессионную модель.