如何在gurobi中定义线性回归的目标和约束函数？

Question

我有一个numpy数组x，有10000行* 10列和一个向量y。现在我想使用gurobi和python构建一个线性回归模型。我的目标是尽可能减少错误的最差绝对值。

我对gurobi来说真的很新，所以在将所有决策变量（w1，... w10和b）添加到模型中后，我坚持写作目标和约束函数。对于约束函数部分，我想我应该创建一个10000 * 1 numpy变量z来表示错误。

for i in range(10000):
    m.addConstr(np.dot(x[i],w) + b - y[i] - z[i], "<=" , rhs=0)  
    m.addConstr(-(np.dot(x[i],w) + b - y[i]) - z[i], "<=" , rhs=0)
m.update()

m.optimize()

但是，我应该将我应该设置为z的初始值分散。任何暗示都将受到赞赏。