Python 为线性回归注入自定义成本函数

我想运行套索回归或岭回归，但系数上的L1或L2约束是对某些系数的约束，而不是对所有系数的约束

另一种说法是：我想在lasso或ridge算法中使用我自己的自定义代价函数

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我想避免重写整个算法。python中是否有允许此操作的模块？到目前为止，我查看了

scipy

和

sckit learn

，但没有找到。

我怀疑没有适合您需要的现成模块

如果我是你，我会：

将特征分为两组：一组用于简单线性回归，另一组用于正则化回归。在两组不同（可能重叠？）的功能上训练两个模型。当您交叉验证您的模型时，为了防止折叠之间的信息泄漏，我建议修复折叠并在相同的固定折叠集上训练两个模型

在顶部，堆叠和训练任何其他回归模型