我正在<code>LassoCV</code>中使用<code>sklearn</code>。总是有很多收敛警告。我检查了结果，结果看起来不错。
我尝试使用原油价格运行套索回归，当我分成火车和测试集时，我无法洗牌训练和测试集
2020年的
我进行套索回归，但得到负R平方。这是我的编码：
<pre><code>X = df.drop('var', axis=1)
y = df['var'
所以我的问题是关于正则化中的正则化参数（Ridge和Lasso）。
是lambda还是alpha？
某些来源，例
我正在尝试进行逐步逻辑回归。 GLM可以正常运行，但是逐步给我一个错误：
<pre><code>Error in step(model.m
通过交叉验证，我想找到用于预测变量“收入”的LASSO回归的最佳调整参数lambda和相应的系数。
我
有人可以告诉我有关构建神经网络以对NN输入进行LASSO正则化的任何建议吗？我正在寻找的是一种DNN，它
我想使用Lasso回归来学习系数矩阵B。我要解决的问题是：
<blockquote>
min {|| y-xB || + lambda {P X B} _1} </p
基于<a href="https://web.stanford.edu/%7Ehastie/glmnet/glmnet_alpha.html" rel="nofollow noreferrer">https://web.stanford.edu/~hastie/gl
我正在尝试进行套索逻辑回归以将Y预测为双分类变量，并具有24个候选量化预测子。我有108个观察结果
数据集具有50个功能，其中两个是薪金和years_of_experiences，以及一个响应变量y，它们随时间保持不变。应
我只想使用SHARE的数据来复制对<a href="https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1111/j.1468-0297.2008.02244.x" rel="nofollow
考虑到我有多个批次的数据，每个批次的时间包括，
<pre><code>time_per_batch = time_taken_to_make_toasts + time_ta
我正在运行以下代码：
<pre><code>CrossValidation<-cv.glmnet(X, y, family="binomial", type.measure = "auc"
我正在使用P <strong> ython 3.6.5 </strong>和<strong> scikit-learn 0.23.2 </strong> 实现教程中的示例
<pre><code>from skl
有人知道一种在R中计算严格的<strong> logit套索</strong>（rlassologit）的方法，以便可以引入一些<strong> NA </s
我正在尝试在R中执行多个<em> LASSO回归</em>。为计算模型的系数，我使用以下代码
<pre><code>rowplot<-fun
我正在尝试使用以下代码在R中执行多个LASSO回归：
<pre><code>library(readxl)
data <-read_excel("data.xlsx"
我在R环境中有一个名为<code>Vars</code>的列表，它的列表是20个<em> </em>。每个<code>Vars, i=1,2,...,10.</code>的输
我想对逻辑回归模型进行拟合，将固定和随机效应建模为样条曲线，对此我要加以惩罚（理想情况下是
