lasso回归正则化参数大小

### Lasso回归中的正则化参数选择及其影响

#### 正则化参数的重要性
在Lasso回归中，正则化参数`alpha`起着至关重要的作用。该参数控制着模型复杂度与数据拟合之间的平衡。较小的`alpha`值意味着较少的惩罚力度，允许更多的特征被保留；而较大的`alpha`值则施加更强的约束，可能导致许多特征系数缩减至零[^1]。

#### 使用交叉验证优化Alpha
为了找到最优的`alpha`值，通常采用带有交叉验证机制的LassoCV()函数来自动搜索最佳参数范围内的多个候选值，并通过评估各候选项的表现选出最合适的那一个。这种方法不仅提高了效率还增强了泛化能力。

#### Alpha的影响范围
值得注意的是，在调整`alpha`时需特别谨慎，因为Lasso对这一参数的变化极其敏感。理想的探索区间往往非常狭窄——远小于直观上认为合理的跨度（比如0.01到0.02）。实际上，有效的调节幅度可能更接近于连续的小数级变化，这被称为“正则化路径”，即一系列逐渐增加或减少的测试点组成的序列。

from sklearn.linear_model import LassoCV
import numpy as np

# 创建模拟数据集
X = np.random.rand(100, 5) * 10
y = X @ [1, .5, 0, 0, 2] + np.random.randn(100)

# 定义并训练带交叉验证的Lasso模型
lasso_cv = LassoCV(cv=5).fit(X, y)

print(f'选定的最佳 alpha: {lasso_cv.alpha_}')

此代码片段展示了如何利用`LassoCV()`来进行自动化参数调优过程，最终输出由算法确定的理想`alpha`数值。