python - 使用 Lasso 进行非线性回归 (Python)

Question

我有一组独立的数据点 X 和一组相关的点 Y，我想找到以下形式的模型：

(a ₀ +a ₁ *x ₁ +a ₂ *x ₂ +...+a _m x _m ) (a _m+1 *x _m+1 +a _m+2 *x _m+2 )

我知道我可以使用 scipy 的curve_fit，但为了避免过度拟合，我想将 Lasso 用于线性部分（即第一组括号中的部分）。

在 Python 中有没有一种简单的方法可以做到这一点？

Answer 1

您可以将套索回归器拟合到整个批次中，将括号相乘，得到 2m+2 个系数。然后通过执行变量的更改，您可以再次使其成为线性回归问题。

有关更多详细信息，请参阅此链接：http: //scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html#polynomial-regression