标签： python machine-learning scikit-learn
我有一组已经受过训练的估算器（例如Ridge，Lasso等），可以为我的数据集做出合适的预测。
现在，对于某些估计器，我想知道什么是最好的输入参数集，以使输出值最小（预测）。
是否可以通过解析来解决？还是需要对输入参数进行二进制搜索？对我来说，这听起来像是一个普遍的问题，所以我想知道那里是否有任何“最佳实践”。
就我而言，我有3个特征（+多项式）和1个要最小化的目标。