python code for elastic net with huber loss function

在Python中，你可以使用`scikit-learn`库来实现Elastic Net回归，它结合了Lasso（L1正则化）和Ridge（L2正则化）的优点，并且可以使用Huber损失函数。下面是一个简单的例子：

from sklearn.linear_model import ElasticNet
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import numpy as np

# 假设你有数据 X (特征) 和 y (目标变量)
X = ...  # 输入数据
y = ...  # 目标值

# 对数据进行预处理，例如标准化
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# 创建Elastic Net模型，设置alpha为L1比例，l1_ratio为L2比例，huber_loss=True启用Huber损失
model = ElasticNet(alpha=0.1, l1_ratio=0.5, max_iter=10000, solver='saga', loss='huber')

# 训练模型
model.fit(X_scaled, y)

# 预测
y_pred = model.predict(X_scaled)

# 评估性能
mse = mean_squared_error(y, y_pred)
print(f"Mean Squared Error: {mse}")

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