如何解决我应该使用 LassoCV 还是 GridSearchCV 来找到 Lasso 的最佳 alpha？
根据我的理解，在使用Lasso回归的时候，可以在sklearn中使用gridsearchcv或者LassoCV来找到最优的alpha，也就是正则化参数。哪一个比另一个更受欢迎？
解决方法
两者都可以得到相同的结果。 LassoCV 通过让您将一组 alpha 值传递给 alphas 以及将交叉验证参数直接传递给分类器，从而使事情变得更容易。
要对 GridSearchCV 做同样的事情，您必须向它传递一个 Lasso 分类器、一个 alpha 值网格（即 {'alpha':[.5,1,5]}）和 CV 参数.
尽管如此，我不会推荐一个。我能看到的唯一优势是，如果您使用 results_，您可以访问 GridSearchCV 以及许多其他属性。如果您想要由您尝试的 alpha 返回的所有模型的摘要，这可能会有所帮助。另一方面，正如@amiola 所指出的，LassoCV 可以利用在交叉验证过程（又名热启动）的先前步骤中使用预先计算的结果，这可能会导致更快的拟合时间。
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