python中的sklearn库中岭回归的alpha设置范围

在Scikit-learn库中，Ridge回归的超参数alpha可以通过RidgeCV类的参数alphas来设置其搜索范围。如果不指定alphas，则默认使用0.1, 1.0, 10.0这三个值作为alpha的搜索范围。如果需要指定自定义的范围，则可以将一个alpha值的列表或数组传递给alphas参数，如下所示：

from sklearn.linear_model import RidgeCV

# 自定义alpha的搜索范围
alphas = [0.01, 0.1, 1, 10]

# 创建RidgeCV对象，并指定alphas参数
ridge_cv = RidgeCV(alphas=alphas)

# 使用ridge_cv对数据进行训练和预测
ridge_cv.fit(X_train, y_train)
y_pred = ridge_cv.predict(X_test)

在上面的代码中，我们将alphas设置为[0.01, 0.1, 1, 10]，它将作为RidgeCV类的参数传递。这将导致RidgeCV在这四个alpha值中选择最佳的超参数，用于对数据进行拟合。