Python:来自statsmodels的logistic回归模型的l2-Penalty？

Question

有没有办法通过参数或其他东西在逻辑模型中为逻辑回归模型设置l2-Penalty？我刚刚在文档中找到了l1-Penalty,但对于l2-Penalty却没有.

Answer 1

statsmodels.discrete 中的模型（如 Logit、Poisson 和 MNLogit）目前仅具有 L1 惩罚。然而，GLM 和其他一些模型的弹性网络最近已合并到 statsmodels master 中。

具有二元响应的族二项式的 GLM 与离散.Logit 模型相同，尽管实现不同。请参阅我在Is Ridge Binomial Regression available in Python? 中对 L2 惩罚的回答。

尚未合并到 statsmodels 中的是具有结构化惩罚矩阵的 L2 惩罚，因为它在广义加法模型、GAM 和样条拟合中用作粗糙度惩罚。