如何解决约束优化
假设我有一个具有以下特征的PD: 20栏:Feat_1-> Feat_20 500行
我希望将优化限制于: 非零值的特征不超过5个,并且 row_sum = 1
在下面的优化中,输入的边界已经达到极限。
(得分是一种预测功能,可为多输出模型获取MAPE)
bnds = []
for i in range(len(outliers)):
min_max = (outliers.iloc[i,2],outliers.iloc[i,3])
bnds.append(min_max)
bnds
thingamabobber = minimize(score,starting_df,method = 'TNC',bounds = bnds,options = {'disp':True}
#,constraint = cons <-- this is where i need help...
)
cons = [{...}]
^我该如何写以上约束?
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