statsmodels.discrete.conditional_models.ConditionalMNLogit.fit_regularized¶

ConditionalMNLogit.fit_regularized(method='elastic_net', alpha=0.0, start_params=None, refit=False, **kwargs)¶

返回一个正则化的线性回归模型的拟合结果。

Parameters:¶

method{‘elastic_net’}

目前仅实现了弹性网络方法。

alphascalar or array_like

惩罚权重。如果是一个标量，相同的惩罚权重适用于模型中的所有变量。如果是一个向量，它必须与params具有相同的长度，并且包含每个系数的惩罚权重。

start_paramsarray_like

开始值为 params。

refitbool

如果为真，模型将仅使用在正则化拟合中具有非零系数的变量进行重新拟合。重新拟合的模型不再进行正则化。

**kwargs

在拟合模型时使用的额外关键字参数。

Returns:¶

Results

一个结果实例。