Ограниченная линейная регрессия в Python

У меня есть классическая линейнаязадача регрессии в форме:

y = X b

где y— вектор откликаX— это матрица входных переменных, а b— вектор подходящих параметров, которые я ищу.

Python предоставляет b = numpy.linalg.lstsq( X , y )для решения задач этой формы.

Однако, когда я использую это, я получаю либо очень большие, либо очень маленькие значения для компонентов b.

Я хотел бы выполнить ту же подгонку, но ограничить значения bмежду 0 и 255.

Похоже, что scipy.optimize.fmin_slsqp()вариант, но я нашел его чрезвычайно медленным для интересующего меня размера проблемы ( X что-то вроде 3375 на 1500 и, надеюсь, даже больше).

1. Существуют ли какие-либо другие параметры Python для выполнения наименьших ограничений? квадраты подходят?
2. Или существуют подпрограммы Python для выполнения Lasso Регрессияили гребневая регрессия или другой метод регрессии что наказывает большие bзначения коэффициента?