sklearn.linear_model中导入的LassoCV各参数功能详细介绍

LassoCV是一个执行Lasso（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）回归的交叉验证对象，可以用于进行特征选择和回归。Lasso回归是一种正则化线性回归方法，通过对模型的系数进行惩罚，可以降低模型的复杂度，减少过拟合的风险。

LassoCV包含以下参数：

alphas：在交叉验证过程中测试的正则化系数的值的列表。默认值为None，表示使用默认10个alpha值的列表。

cv：指定交叉验证的折数。默认值为None，表示使用默认的3倍交叉验证。

max_iter：Lasso回归的最大迭代次数。默认值为1000。

normalize：指定是否将输入数据标准化。默认为False，表示不进行标准化。

tol：Lasso回归的收敛阈值。默认值为1e-4。

eps：指定当Lasso回归的系数变化小于eps时，算法停止迭代。默认值为1e-8。

n_jobs：指定用于计算的CPU数量。默认为1。

在使用LassoCV时，可以通过设置不同的参数组合来满足不同的需求。例如，通过调整正则化系数的值，可以控制模型的复杂度和预测精度；通过交叉验证的折数可以测试模型在不同数据子集上的性能，提高模型的泛化能力。