Python:来自statsmodels的逻辑回归模型的l2-Penalty？

Question

有没有办法通过参数或其他方式在 statsmodel 中为逻辑回归模型设置 l2-Penalty？我刚刚在文档中找到了 l1-Penalty，但没有找到 l2-Penalty。

Answer 1

statsmodels.discrete 中的模型，如 Logit、Poisson 和 MNLogit，目前只有 L1 惩罚。然而，用于 GLM 和其他一些模型的弹性网络最近已合并到 statsmodels master 中。

具有二元响应的族二项式 GLM 与 discrete.Logit 的模型相同，尽管实现方式不同。在 Is ridge binomial regression available in Python? 中查看我对 L2 惩罚的回答

尚未合并到 statsmodels 中的是具有结构化惩罚矩阵的 L2 惩罚，因为它在广义加法模型、GAM 和样条拟合中用作粗糙度惩罚。