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有没有一种方法可以在将数据传递给 ElasticNet.fit() 以合并我的样本权重之前对数据进行操作？
如果不是，是否存在不可能的根本原因？
谢谢!
最佳答案
您可以在 sklearn 的 issue-tracker 中阅读有关此的一些讨论。 .
基本上是这样写的:
正如您在本帖和 linked one about adaptive lasso 中看到的那样，那里没有多少事件(可能是因为没有多少人关心，相关论文也不够流行；但这只是一个猜测)。
根据您的具体任务(大小？稀疏性？)，您可以很容易地基于 scipy.optimize 构建自己的优化器，支持这种样本权重(这会有点慢，但稳健且精确)!
关于python - 带加权样本的弹性净回归或套索回归(sklearn)，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/46537051/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！