Lambdas = np.logspace(-3,3,100) #设置交叉验证的参数 Lasso_cv7 = LassoCV(alphas = Lambdas, normalize = True, cv = 10, max_iter = 10000) Lasso_cv7.fit(X_train, y_train) #最佳alpha print(Lasso_cv7.alpha_)

这段代码用于进行Lasso回归的参数调优，其中：

- `np.logspace(-3,3,100)` 用于生成100个在10的负三次方到10的三次方之间对数均匀分布的数值，作为Lasso回归中参数alpha的备选取值。
- `LassoCV(alphas = Lambdas, normalize = True, cv = 10, max_iter = 10000)` 则是用于进行交叉验证的Lasso回归模型的初始化，其中`alphas`参数即为备选的alpha值，`normalize`表示是否对特征进行标准化，`cv`表示交叉验证的折数，`max_iter`表示Lasso回归的最大迭代次数。
- `Lasso_cv7.fit(X_train, y_train)` 则是用于训练模型，其中`X_train`和`y_train`表示训练集的特征和标签。
- `print(Lasso_cv7.alpha_)` 则是输出模型训练完后得到的最佳alpha值。