我想用大约500个数据点进行回归。为此，我想将epsilon-SVM（sklearn.svm.SVR）与RBF内核一起使用。我想要预测的真实标签是从1到9的离散值。
epsilon-SVM的参数为epsilon，我希望使用随机搜索进行优化。
我应该为epsilon尝试什么范围的值？
例如参数C我正在使用scipy.stats.expon(scale=100)和gamma参数scipy.stats.expon(scale=.1)。
其次，我还想使用弹性网（sklearn.linear_model.ElasticNet）。我应该为alpha参数选择什么范围（或分布）？