scikit-learn 说明书(1.1.5-1.1.6 弹性网络和多任务弹性网络)
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发布时间：2024-10-23 22:54
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时间：1天前
scikit-learn 提供的1.1.5弹性网络和1.1.6多任务弹性网络方法，旨在解决岭回归和Lasso回归的局限性。它们结合了两者的优势：弹性网络通过同时考虑L1和L2范数，既能实现特征选择的稀疏性，又保持模型的稳定性；而多任务弹性网络则适用于多任务场景，通过Frobenius范数和L21范数的结合，更有效地处理大量任务中的特征选择。
在具体实现上，弹性网络的目标函数为[公式]，其中学习率通过[公式]和[公式]进行调节。scikit-learn中对此做了调整，引入了[公式]和额外的系数[公式]。ElasticNetCV利用交叉验证优化这些参数。
与Lasso相比，弹性网络的曲线表现出更好的稳定性和稀疏性。而多任务弹性网络则扩展到了多任务场景，目标函数包含Frobenius范数和L21范数，MultiTaskElasticNetCV同样采用交叉验证来确定参数。
总结来说，这些方法为处理大规模特征选择和多任务问题提供了强大的工具，scikit-learn的这些功能使得数据建模更加灵活和有效。
