我应该使用LassoCV或GridSearchCV为Lasso找到一个最佳alpha吗？

Question

根据我的理解，当使用套索回归时，您可以在sklearn中使用GridSearchCV或LassoCV来找到最佳的alpha，即正则化参数。哪一个比另一个好

Answer 1

两者都可以得到相同的结果LassoCV通过让您将alpha值数组传递给alphas以及将交叉验证参数直接传递到分类器中，简化了操作

要对GridSearchCV执行相同的操作，必须向它传递一个Lasso分类器，一个alpha值的网格（即{'alpha':[.5, 1, 5]}）和CV参数

不过，我不会推荐其中一个。我能看到的唯一优势是，如果使用GridSearchCV，您可以访问results_以及许多其他属性。如果您想要一份您尝试的alphas返回的所有模型的摘要，这可能会很有帮助。另一方面，正如@amiola所指出的，LassoCV可以利用交叉验证过程（又称热启动）之前步骤中使用的预计算结果，这可能导致更快的拟合时间