柔韧套索
plasso的Python项目详细描述
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作者：斯蒂芬·安东尼·罗斯
原始论文：[ HTPSP//ARXIV.OR/ABS/171200—44]
```
PIP安装普拉索
```
摘要
--
我们提出了lasso的一个推广，它允许模型系数作为一组修改变量的函数而变化。这些修饰语可能是性别、年龄或时间等变量。该模型具有一定的通用性，每一个套索系数都由修正变量z的一个稀疏线性函数进行修正，并采用分层估计的方法来控制自由度，避免过拟合。修改变量可以被观察到，只能在训练集中观察到，或者整体不被观察到。我们的建议与变系数模型和高维相互作用模型有联系。我们提出了一种计算效率高的优化算法，它具有精确的筛选规则，便于应用于大量的预测器。该方法在多个不同的仿真和实例中得到了说明。
示例
------
``Python
从Plasso导入柔韧套索
除了额外的矩阵z之外，输入数据看起来就像sklearn
y=目标数据（）
x=data（）主要效果数据
z=修改_data（）用于修改x的估计系数的数据
适合型号
模型=柔韧套索（）
模型拟合（x、z、y）
之后要做的事很酷
y_hat=模型预测（x，z）
```
查看“example.py”文件，了解更多使用它的方法。
安装/使用
----
要安装，请使用pip：
$pip安装plasso
或克隆回购协议：
$git克隆https://github.com/arose13/compiblelasso.git
$python setup.py安装
对于大型数据集，我建议安装“pytorch”`
贡献
----
我（斯蒂芬·安东尼·罗斯）
如果您想添加和改进内容，请成为我的客人。
平台：未知
分类器：开发状态：：4-测试版
分类器：目标受众：：开发人员
分类器：编程语言：：python：：3
分类器：主题：科学/工程：人工智能
作者：斯蒂芬·安东尼·罗斯
原始论文：[ HTPSP//ARXIV.OR/ABS/171200—44]
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PIP安装普拉索
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摘要
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我们提出了lasso的一个推广，它允许模型系数作为一组修改变量的函数而变化。这些修饰语可能是性别、年龄或时间等变量。该模型具有一定的通用性，每一个套索系数都由修正变量z的一个稀疏线性函数进行修正，并采用分层估计的方法来控制自由度，避免过拟合。修改变量可以被观察到，只能在训练集中观察到，或者整体不被观察到。我们的建议与变系数模型和高维相互作用模型有联系。我们提出了一种计算效率高的优化算法，它具有精确的筛选规则，便于应用于大量的预测器。该方法在多个不同的仿真和实例中得到了说明。
示例
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``Python
从Plasso导入柔韧套索
除了额外的矩阵z之外，输入数据看起来就像sklearn
y=目标数据（）
x=data（）主要效果数据
z=修改_data（）用于修改x的估计系数的数据
适合型号
模型=柔韧套索（）
模型拟合（x、z、y）
之后要做的事很酷
y_hat=模型预测（x，z）
```
查看“example.py”文件，了解更多使用它的方法。
安装/使用
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要安装，请使用pip：
$pip安装plasso
或克隆回购协议：
$git克隆https://github.com/arose13/compiblelasso.git
$python setup.py安装
对于大型数据集，我建议安装“pytorch”`
贡献
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我（斯蒂芬·安东尼·罗斯）
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平台：未知
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