Differenza tra ElasticNet in scikit-learn Python e Glmnet in R

Qualcuno ha provato a verificare se il montaggio di un modello di rete elastica con ElasticNetin scikit-learn in Python e glmnetin R sullo stesso set di dati produce risultati aritmetici identici? Ho sperimentato molte combinazioni di parametri (poiché le due funzioni differiscono nei valori predefiniti che passano agli argomenti) e ridimensionando anche i dati, ma nulla sembra produrre lo stesso modello tra le due lingue. Qualcuno ha affrontato lo stesso problema?

Finalmente ho ottenuto gli stessi valori con il seguente codice:

Pitone

# normalize function that gives the same with R
def mystandardize(D):
   S = np.std(D, axis=0, ddof=1)
   M = np.mean(D, axis = 0)
   D_norm = (D-M)/S
return [D_norm, M, S]

Y_norm_train = pd.DataFrame(mystandardize(Y_train)[0])
glmnet_regr = linear_model.ElasticNet(alpha=1, l1_ratio = 0.01,
                                  fit_intercept = True, normalize =    False, tol=0.0000001, max_iter = 100000)
glmnet_regr.fit(X_train, Y_norm_train)

R

y_norm_train <- scale(y[train_idx])
glmnet_obj_norm <- glmnet(x_train, y_norm_train, alpha=0.01, lambda = 1,  
                   thresh = 1e-07, standardize = FALSE, intercept=TRUE, standardize.response = FALSE)
print_coef(glmnet_obj_norm)