在sklearn.linear_model.Ridge方法中，有一个参数solver : {‘auto’, ‘svd’, ‘cholesky’, ‘lsqr’, ‘sparse_cg’, ‘sag’, ‘saga’}。
根据{{3}}，我们应该根据密集或稀疏的不同类型的值选择不同的参数，或者只使用auto。
因此，我认为，我们只需选择一个特定的参数即可快速进行相应数据的计算。
我的想法是对还是错？
如果不介意的话，有人会给我一些建议，因为我没有搜索并得到任何证明我想法的东西吗？
衷心的感谢。