scikit_learn lasso详解
Lasso 回归 l1 正则化
The Lasso 是估计稀疏系数的线性模型。 它在一些情况下是有用的，因为它倾向于使用具有较少参数值的情况，有效地减少给定解决方案所依赖变量的数量。
因此，Lasso 及其变体是压缩感知领域的基础。 在一定条件下，它可以恢复一组非零权重的精确集。
主参数设置
alpha : float, 可选，默认 1.0。当 alpha 为 0 时算法等同于普通最小二乘法，可通过 Linear Regression 实现，因此不建议将 alpha 设为 0.
fit_intercept : boolean
是否进行拦截计算（intercept）。若 false，则不计算（比如数据已经经过集中了）。此处不太明白，仿佛与偏度有关。
normalize : boolean, 可选, 默认 False
若 True，则先 normalize 再 regression。若 fit_intercept 为 false 则忽略此参数。当 regressors 被 normalize 的时候，需要注意超参（hyperparameters）的学习会更稳定，几乎独立于 sample。对于标准化的数据，就不会有此种情况。如果需要标准化数据，请对数据预处理。然后在学习时设置 normalize=False。
copy_X : boolean, 可选, 默认 True
若 True，则会复制 X；否则可能会被覆盖。
precompute : True | False | array-like, 默认=False
是否使用预计算的 Gram 矩阵来加速计算。如果设置为 ‘auto’ 则机器决定。Gram 矩阵也可以 pass。对于 sparse input 这个选项永远为 True。
max_iter : int, 可选
最大循环次数。
tol : float, 可选
优化容忍度 The tolerance for the optimization: 若更新后小于 tol，优化代码检查优化的 dual gap 并继续直到小于 tol 为止。
warm_start : bool, 可选
为 True 时, 重复使用上一次学习作为初始化，否则直接清除上次方案。
positive : bool, 可选
设为 True 时，强制使系数为正。
selection : str, 默认 ‘cyclic’
若设为 ‘random’, 每次循环会随机更新参数，而按照默认设置则会依次更新。设为随机通常会极大地加速交点（convergence）的产生，尤其是 tol 比 1e-4 大的情况下。
random_state : int, RandomState instance, 或者 None (默认值)
pseudo random number generator 用来产生随机 feature 进行更新时需要用的
seed。仅当 selection 为 random 时才可用。
原文：https://blog.csdn.net/luanpeng825485697/article/details/79829926