python - LassoCV中eps和tol的作用

Question

使用 scikit-learn:http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LassoCV.html

具体来说，我感兴趣的是:1)如果 eps 增长，准确度(精度)是增加还是减少？2)如果tol增长，accuracy(precision)是增加还是减少？

Answer 1

公差与用于找到套索回归基础目标函数解的数值算法有关，在本例中为坐标下降。它可能会最大程度地影响准确性，但不会以您可以预测的方式影响。如果您的模型未在设置的迭代限制内收敛，您可能需要对其进行调整。目标函数描述了一个具有局部最大值和最小值的空间，改变公差可以帮助您更紧密地找到其中一个或移动到另一个，但这并不能保证更好的准确性。 "No free lunch"

eps 我不太清楚。它在文档中指出，这是 alpha min 与 alpha max 的比率，而 alpha 是惩罚项前面的系数。所以 epsilon 似乎会限制坐标下降(优化)算法正在测试的 alpha 值的路径。我认为增加 epsilon 可以改进您的模型，但会花费大量计算时间。