问题描述
我正在尝试在 cvxpy 中创建融合套索的修改实现来解决优化问题。以下代码给了我一个错误:
DCPError:问题不符合 DCP 规则。具体来说: 目标不是 DCP。它的以下子表达式不是: max(vstack(var2111[0:190],var2111[190:380],var2111[380:570],var2111[570:760]),False)[1:190] + -max(vstack(var2111[) 0:190],False)[0:189]
def loss_fn(X,Y,beta_A,beta_C,beta_G,beta_T):
return cp.norm2(Y - X@cp.hstack((beta_A,beta_T)))**2
def regularizer(beta_A,beta_T):
beta_max = cp.max(cp.vstack((beta_A,beta_T)),axis = 0)
print (beta_max)
return cp.sum(cp.abs(cp.diff(beta_max)))
def objective_fn(X,beta_T,lambd):
return loss_fn(X,beta_T) + lambd * \
regularizer(beta_A,beta_T)
beta_A = cp.Variable(len(seq))
beta_C = cp.Variable(len(seq))
beta_G = cp.Variable(len(seq))
beta_T = cp.Variable(len(seq))
lambd = cp.Parameter(nonneg=True)
problem = cp.Problem(cp.Minimize(objective_fn(X_diff_xor.values,y_values,lambd)))
#lambd_values = [3,5,7,9,11,13] # regularization parameter
lambd_values = [7]
beta_values = []
for v1 in lambd_values:
lambd.value = v1
problem.solve(solver = 'ECOS',verbose = True)
beta_values.append(beta.value)
任何帮助/见解将不胜感激。谢谢。
解决方法
暂无找到可以解决该程序问题的有效方法,小编努力寻找整理中!
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