为线性回归注入自定义成本函数



我想运行套索或岭回归,但其中系数的 L1 或 L2 约束是针对某些系数,而不是全部。

另一种说法:我想在套索或脊算法中使用我自己的自定义成本函数。

我想避免重写整个算法。python 中是否有允许这样做的模块?到目前为止,我查看了scipysckit-learn,但找不到。

我怀疑没有现成的模块可以满足您的需求。

如果我是你,我会:

  1. 将特征分为 2 组:一组用于简单线性回归,另一组用于正则化回归。在两个不同的(也许是重叠的?)特征集上训练两个模型。当您交叉验证模型时,为了防止折叠之间的信息泄漏,我建议修复折叠并在同一组固定折叠上训练两个模型。

  2. 最重要的是,堆叠和训练任何其他回归模型。

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