在使用加权样本时，设计矩阵必须先中心化，然后通过权重向量的平方根进行缩放，才能计算Gram矩阵。注意，样本权重向量也会被缩放到总和为n_samples，具体可以参考fit函数中sample_weight参数的文档说明。
import numpy as np
from sklearn.datasets import make_regression
rng = np.random.RandomState(0)
n_samples = int(1e5)
X, y = make_regression(n_samples=n_samples, noise=0.5, random_state=rng)
sample_weight = rng.lognormal(size=n_samples)
# 标准化样本权重
normalized_weights = sample_weight * (n_samples / (sample_weight.sum()))
要使用precompute选项和样本权重来拟合ElasticNet，首先需要对设计矩阵进行中心化处理，并在计算Gram矩阵之前通过标准化权重进行缩放。
X_offset = np.average(X, axis=0, weights=normalized_weights)
X_centered = X - np.average(X, axis=0, weights=normalized_weights)
X_scaled = X_centered * np.sqrt(normalized_weights)[:, np.newaxis]
gram = np.dot(X_scaled.T, X_scaled)
现在可以继续拟合过程。必须将中心化的设计矩阵传递给fit函数，否则ElasticNet估计器会检测到它未中心化，并丢弃传递的Gram矩阵。然而，如果传递缩放后的设计矩阵，预处理代码将错误地再次对其进行缩放。
from sklearn.linear_model import ElasticNet
lm = ElasticNet(alpha=0.01, precompute=gram)
lm.fit(X_centered, y, sample_weight=normalized_weights)
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ElasticNet是一种线性回归模型，它结合了L1和L2惩罚项，用于处理具有多个特征的数据集中的回归问题。这种模型特别适合于特征选择和正则化，因为它可以减少模型的复杂性，提高泛化能力。