2016-03-14 14 views
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Sto cercando un modo per adattare un modello di regressione lineare con coefficienti positivi.Regressione lineare con coefficienti positivi in ​​Python

L'unico modo che ho trovato è sklearn's Lasso model, che ha argomenti = positivo = positivo, ma non è consigliabile utilizzare con alpha = 0 (significa nessun altro vincolo sui pesi).

Conoscete un altro modello/metodo/metodo per farlo?

Grazie

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Questa sembra una domanda per http://stats.stackexchange.com. Prima scopri se esiste un tale modello e poi chiedi della sua implementazione in Python. – Gabriel

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Penso che questa sia una buona domanda. Chiaramente tale modello esiste matematicamente, è ragionevole chiedersi se esiste un'implementazione in Python. – DevShark

risposta

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IIUC, questo è un problema che può essere risolto dal scipy.optimize.nnls, che può fare minimi quadrati non negativi.

Risoluzione argmin_x || Ax - b || _2 per x> = 0.

Nel suo caso, b rappresenta l'y, A è il X e x è il β (coefficienti), ma, tuttavia, è la stessa, senza ?

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