Diferencia entre ElasticNet en scikit-learn Python y Glmnet en R

¿Alguien ha intentado verificar si ajustar un modelo Elastic Net con ElasticNetscikit-learn en Python y glmneten R en el mismo conjunto de datos produce resultados aritméticos idénticos? He estado experimentando con muchas combinaciones de los parámetros (dado que las dos funciones difieren en los valores predeterminados que pasan a los argumentos) y también escalando los datos, pero nada parece producir el mismo modelo entre los dos idiomas. ¿Alguien ha enfrentado el mismo problema?

Finalmente obtuve los mismos valores con el siguiente código:

Pitón

# 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)