SCRICKIT-LEARN或STATS模型中线性回归调整参数的极限

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SCRICKIT-LEARN或STATS模型中线性回归调整参数的极限 教程 第1张

成绩描写

能否不妨限制SCRICKIT-LEARN或者STATSMODEL中的线性返回调剂参数的规模,比方,在statsModels.regression.line_Model.OLS或者sklearn.linearModel.LinearRegress中?

编纂


scipy 0.一七包含戴有绑定束缚的scipy.Optimize.leastsq:

幻想情形下,我所愿望的是最小化目的误好函数,并最小化调剂乘数参数从默许值一.0开端的变更。这能够是目的函数的1部门。

请留意,以下是实用于我的框界限的选项列表:

method='trf' or 'dogbox'
loss='cauchy'
f_scale=一e⑸ to 一e⑵

推举谜底

没有肯定您所说的"限制调剂参数的规模"是甚么意思。

    假如愿望成果组件位于事后指定的规模内,不妨测验考试scipy.optimize.least_squares,如许不妨处理

    最小化F(X)=0.五*sum(Rho(f_i(X)**二),i=0,...,m⑴)
    受制于lb<=x<=ub

    假如您担忧同线性招致成果重量的年夜小过年夜,不妨测验考试sklearn.linear_model.Ridge(或者那边的其余正则化线性返回变质之1)。

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