在LassoCV中eps和tol做了什么

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，精度（精度）是增加还是减少？ 2）如果tol增长，精度（精度）是增加还是减少？

Answer 1

容差与用于找到基于套索回归的目标函数的解的数值算法有关，在这种情况下是坐标下降。它可能会影响准确性，但不会以您可以预测的方式影响。如果模型未在设置的迭代限制内收敛，则需要调整它。目标函数描述具有局部最大值和最小值的空间，并且改变容差可以帮助您更紧密地找到其中一个或移动到一个并且移动到另一个但是这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是惩罚术语前面的系数。因此，epsilon似乎会限制坐标下降（优化）算法测试的alpha值的路径。我认为增加epsilon可以改善你的模型，但是计算时间成本很高。