这不是elastic-net吗。R里面有专门的package做这个的呀。比如，glmnet, elasticnet。

如果lz想要自己编写，可以先对于模型变换，你可以得到将 l2 penalty变化进新的数据，于是整个过程就是等价于对变换后的变量做lasso，即只有 l1 penalty，随后用lasso的方法处理即可。

版主您好！
刚看到您的回帖，
可是我看了Zou&Hastie(2005)的文章
貌似如果直接用elastic net这个package应该算的这样的约束条件
lamda*||beta||^2+(1-lamda)*|beta|
可是我这里的要求是
lamda*||beta||+(1-lamda)*|beta|
感觉好像不是特别一样
您说的方法能稍微再解释一下吗？
例如说如何对模型进行变换？
谢谢您！

2# ltx5151

3# lightman.guo

的确是我没看清楚，这不是一个标准的elastic-net，但是跟elastic net是等价的。

首先来说c的选取，c和lambda都可以通过k-fold cross validation来选取。

至于你的regularization的项，其实适合elastic-net等价的。之所以elastic－net定义成平方的形式，就是因为这种形式有直接可行的算法，并不是这种形式与开方后l2范数的效果不同。比如在你的形式下，每一个解都对应一个将l2范数平方后做regularization的解， 只不过c的系数不同。同样，每一个elastic-net得到的解也对应一个你给出形式下的c。所以，无论你怎样选择系数，都可以通过elastic－net达到同样的效果。所以，相同的效果，但是要用更麻烦的方法，我看不出lz你这种方法的意义所在呀。我的确不知道一些直接的方法来处理这样的penalty。lz只能根据你这样定义的目标函数自己编程算了，coordinate descent可能是比较可行的算法。其他的convex optimization的算法也可以试试。

版主您好我是这样想的，
对于lambda=0这个情况很简单，就是一个一般的lasso restriction，用elasticnet包就可以做，
但是例如lambda=1的话，
对其极大似然估计求偏微分就成了如下的形式，
2t(X)%*%X+lambda/||lambda||-2t(X)%*%Y=0的形式，
您能稍微讲讲这种形式的怎么用convex optimization算么？
如果没有下面那个||lambda||就可以直接用solve(),这个感觉有点棘手啊。。。

非常感谢！


4# ltx5151

5# lightman.guo

不好意思，正如我所说的，lz你要解的这个东西没什么意义啊，不明白为什么一定要纠结在这里。如果你想建立这样标准的模型，很简单，先做elastic-net，通过cross-validation寻找最终参数，然后这时你可以得到lambda和beta，于是你就可以用得到的结果计算相应的你的penalty下面的那个c了。

如果你真的想解这个问题，可以通过prime-dua的方法l先把你的penalty化到你的目标函数里，形式上大约是
(||Y-X*beta||_2)^2 + a (lambda*(||beta||_2)^2 + (1-lambda)*||beta||_1),其中a和你想要的C会满足一定的关系，这个要你具体推导。然后对这个新的目标函数做优化，如果直接算，可以考虑用coordinate descent，这种算法不能保证收敛，但是在这种情况下应该差不多。因为对于elastic-net 这种算法是可行的，而且速度很快。算法具体的形式你Google一下就行。