在Python中使用L2规范的LAD？ （sklearn）

Question

我想在sklearn中实现linear_model.Ridge（）的LAD版本。意味着正则化仍然在L2范数上完成，但模型最小化绝对偏差的总和而不是误差的平方。这意味着我们要尽量减少

这可能吗？

Answer 1

如果您使用scikit中的SGDRegressor学习指定的 epsilon_insensitive 损失函数并将 epsilon 值设置为零，您将获得相当于LAD具有L2正则化。