在scikit learn的Lasso回归和Quantile回归源代码中，我找不到权重的曼哈顿距离在哪里计算并乘以alpha(L1 reg.系数(。
我试图用NumPy实现Lasso回归和Quantile回归，并用scikit学习模型比较结果。
我不相信损失函数(包括正则化惩罚(是明确计算的，没有。
相反，损失函数是通过坐标下降来优化的，因此我们只需要实际计算损失函数的导数。这发生在enet_coordinate_descent函数(或亲属(中，我认为相关的部分在这里。