调用LassoCV时需要哪些参数

在Python的`sklearn.linear_model.LassoCV`中，调用LassoCV时通常需要以下几个关键参数：

1. **alpha** (float) - 惩罚强度的参数。默认值为1.0。这是一个超参数，可以设置一个范围，LassoCV会在这个范围内自动找到交叉验证下的最优α值。

2. **cv** (int, cross-validation generator or an iterable) - 表示交叉验证的次数或生成器。可以选择固定次数的分割，也可以使用自定义的交叉验证策略。默认值是5。

3. **eps** (float, default=1e-4) - 正则化过程中最小的绝对系数，防止数值不稳定。

4. **fit_intercept** (bool, default=True) - 是否在拟合过程中包括截距项。如果是False，那么所有的样本点都将是(1, x_i)的形式。

5. **max_iter** (int, default=1000) - 最大迭代次数。如果在指定的迭代次数内未收敛，则抛出ConvergenceWarning。

6. **n_alphas** (int, default=100) - α的网格大小，决定了搜索最优α时考虑多少个候选值。

7. **precompute** (True, 'auto', False, array-like, sparse matrix) - 控制是否预计算X^T * X。对于大型数据集，这可以节省内存，但对于小型数据集，设置为False可能会稍微快一些。

8. **positive** (bool, default=False) - 如果设为True，估计的系数将总是非负的。

9. **selection** ('cyclic', 'random') - 对于LassoLars算法的选择方法。'cyclic'表示循环模式，'random'表示随机模式。

10. **tol** (float, default=1e-4) - 当残差平方和变化小于这个阈值时停止迭代。

调用时的基本语法通常是这样的：

from sklearn.linear_model import LassoCV
lasso_cv = LassoCV()
lasso_cv.fit(X_train, y_train)

其中X_train是特征矩阵，y_train是目标变量。你可以根据需要调整上述参数。