Python statsmodel中的弹性网回归是否自动进行标准差缩减？
我在网上找了很久都找不到这个简单的问题的答案，所以只好在这里问了。
我们知道，当对数据进行正则化处理时，需要考虑变量的标准差，并且如果不想让它影响你对数据集施加的惩罚，就需要把它们规范化到1。我想知道在使用Python的statsmodel库进行弹性网或岭回归/套索回归时，这个过程是否会自动处理？还有，当我使用混合效应模型进行面板回归时，各组内的变量是否也会适当地进行方差缩减？举个例子，如果你有一个国家面板数据，包括人口和GDP增长数据。在使用statsmodel包时，1. GDP和人口在拟合之前是否都进行了标准化？2. 不同国家之间的人口/GDP在拟合之前是否也进行了标准化？
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