sklearn中对线性回归进行优化的函数

在scikit-learn库中，对于线性回归模型进行优化通常不是通过特定的函数，而是通过`LinearRegression`类的内部算法实现的。这个类默认采用了一种称为“最小二乘法”的优化技术来拟合数据，也就是寻找能够最小化残差平方和的线性模型。

然而，如果你想手动调整某些超参数以进一步优化模型性能，比如正则化参数`alpha`（对于Lasso或Ridge回归），你可以这样做：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 定义参数网格
param_grid = {'fit_intercept': [True, False], 'alpha': [0.1, 1.0, 10.0]}
# 使用GridSearchCV来进行参数搜索
grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)

# 最优参数
best_params = grid_search.best_params_

在这里，`X_train`和`y_train`是训练数据，`cv=5`表示交叉验证次数。`GridSearchCV`会遍历所有指定的参数组合，并选择在交叉验证上表现最好的一组参数。