多任务弹性网络

MultiTaskElasticNet 是一个对多回归问题估算稀疏参数的弹性网络: $Y$ 是一个二维数组，形状是$(n_samples,n_tasks)$。 其限制条件是和其他回归问题一样，是选择的特征，也称为 tasks 。
从数学上来说， 它包含一个混合的 $\ell_1 \ell_2$先验和 $\ell_2$先验为正则项训练的线性模型 目标函数就是最小化:

$$\underset{W}{min\,} { \frac{1}{2n_{samples}} ||X W - Y||_{Fro}^2 + \alpha \rho ||W||_{2 1} + \frac{\alpha(1-\rho)}{2} ||W||_{Fro}^2}$$

在 MultiTaskElasticNet类中的实现采用了坐标下降法求解参数。
$\alpha$
在MultiTaskElasticNetCV中可以通过
交叉验证来设置参数alpha $\alpha$ 和

l1_ratio $\rho$ 。