什么是套索正则化器 sklearn 中的 max_iter 和 tol

如何解决什么是套索正则化器 sklearn 中的 max_iter 和 tol

根据文档https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.Lasso.html，max_iter 和 tol 是什么意思？另外，我如何决定 max_iter 和 tol 的值以便更好地控制优化？

解决方法

套索回归有一个独特的最优解，但求解器是一种梯度下降算法，所以你永远不会真正达到最小值。 tol 控制您想要的接近程度：tol 越小，您的最终解决方案就越准确，但需要的时间越长。 max_iter 控制在放弃之前您将在梯度下降中采取多少步骤。当更新在 tol 内或您已运行 max_iter 步时，算法将停止；如果是后者，您将收到一条警告，指出模型尚未收敛（在 tol 内）。

因此，根据您的喜好设置 tol，并根据您的计算资源设置 max_iter。通常，如果您收到收敛警告，请使用默认值并增加 max_iter（和/或更改求解器，或缩放您的数据，如果您还没有）。