SKLEARN LASSO-系数的数量随着套索lambda的增加而增加

Question

您好，谢谢。 在sklearn中由Lasso开发的变量选择过程中，我们发现：

1. 随着λ因子的增加，系数的数量并没有严格减少。
2. 增加lambda时，在某个lambda处消失的变量会重新出现。

上面在sklearn中获得的结论与在其他库中获得的结论不匹配，因为随着lambda的增加，系数不会增加，排除的变量不会出现在较高的lambda上。 这是使用的代码和结果：

params = [0.001, 0.5, 1, 1.2, 5, 10, 15, 50, 100, 200, 300]
for a in params:
    lasso_reg = Lasso(alpha = a)
    lasso_reg.fit(x, y)
    coeff = lasso_reg.coef_
    betaMap[a] = coeff

有什么建议吗？ 非常感谢