可视化LassoCV的最佳alpha值

总所周知：

L1正则化具有系数特性可以起到特征筛选的作用，可谓一箭双雕。

LassoCV类对超参数α使用了交叉验证，来帮忙我们选择一个合适的α。在初始化LassoCV类时候，我们可以传一组备选的α值，10个，100个都可以。LassoCV类会帮我们选择一个合适的α。免去了我们自己去一轮轮筛选α的苦恼。

Lasso回归使得一些系数变小，甚至还是一些绝对值较小的系数直接变为0，因此特别适用于参数数目缩减与参数的选择，因而用来估计稀疏参数的线性模型。但是Lasso回归有一个很大的问题，导致我们需要把它单独拎出来讲，就是它的损失函数不是连续可导的，由于L1范数用的是绝对值之和，导致损失函数有不可导的点。

alphas = np.logspace(-10, 1, 100, base = 10)
regr_cv = LassoCV(alphas=alphas, cv = 3, max_iter = 1e4,selection = 'random')
regr_cv.fit(X, y)def errorbar_plot(regr_cv):MSEs_mean = regr_cv.mse_path_.mean(axis = 1)MSEs_std = regr_cv.mse_path_.std(axis = 1)# MSEs_mean = np.apply_along_axis(np.mean,1,MSEs) ☆# MSEs_std = np.apply_along_axis(np.std,1,MSEs) ☆plt.figure()plt.errorbar(regr_cv.a

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