scikit-­‐learn ゼミ
1.1.5. Mul2-­‐task Lasso
小野寺喜行
Mul2TaskLasso
・多様な重回帰問題のスパースな係数を推定
・制約：選ばれた特徴が全ての重回帰問題と同じ
・yは、（n_samples、n_tasks）の形の2次元配列
Mul2TaskLasso
非0の部分をまばらにする
Mul2TaskLasso
・モデルはL1/L2の混合規準で訓練される
最適化目的関数 min
w
1
2nsamples
ただし W
2
XW !Y 2 + ! W
=!
21
i
21
2
w
! ij
j
・Mul2TaskLassoクラスの実行
係数に合わせるアルゴリズムとしてcoordinate descent を使用する

Scikit-learn ゼミ

位置図 [PDFファイル／186KB]

IBITIC O