LassoCV自动选择最佳正则化参数 解释

LassoCV是一种基于交叉验证的模型选择方法，它使用L1正则化来限制模型的复杂度，并通过交叉验证来选择最佳的正则化参数alpha。

在Lasso回归中，L1正则化会使得一些特征的系数变为0，因此可以用于特征选择。但是，选择一个合适的正则化参数alpha并不容易，因为不同的alpha值会导致不同的模型表现。

LassoCV通过交叉验证来选择最佳的正则化参数alpha。具体地，它将数据集分为k个子集，每次使用其中k-1个子集作为训练集，剩下的一个子集作为验证集，然后计算模型在验证集上的性能指标（如均方误差），并记录下来。重复这个过程k次，每次使用不同的验证集，最后将k个性能指标的平均值作为模型的性能评估指标。

接着，LassoCV在一系列给定的alpha值中选择一个最佳的alpha值，使得模型的性能评估指标最优。具体地，它在每个alpha值上进行k次交叉验证，计算模型的性能评估指标并记录下来。最后，选择具有最小平均性能指标的alpha值作为最佳的正则化参数。

总之，LassoCV自动选择最佳正则化参数的过程是通过交叉验证来评估模型在不同正则化参数下的性能，然后选择最佳的正则化参数以达到最优的模型性能。