16 なげなわまたはリッジ回帰では、多くの場合またはαと呼ばれる収縮パラメーターを指定する必要があります。この値は、多くの場合、トレーニングデータのさまざまな値をチェックし、テストデータでR 2などの最良の結果が得られるかどうかを確認することにより、相互検証によって選択されます。チェックする値の範囲はどのくらいですか?それは(0 、1 )?λλααR2R2(0,1)(0,1) regression lasso regularization ridge-regression penalized — 菱形十二面体 ソース 2 LASSOの正則化パラメーターの範囲とグリッド密度 — アレックス
5 本当に気にする必要はありません。ほとんどのパッケージ(glmnetなど)で指定しない場合、ソフトウェアパッケージは独自のシーケンスを生成します(多くの場合推奨されます)。私がこの答えを強調する理由は、LASSOの実行中にソルバーがλのシーケンスを生成するため、単一のλ値を提供することは直感に反するかもしれませんが、実際にはソルバーを大幅に遅くする可能性があるためです(正確なパラメーターを指定すると、ソルバーは合理的に「単純な」場合に遅くなる可能性のある半確定プログラムを解く。λλλλλλ λλ[0,∞[[0,∞[λλ — シド ソース 4 こんにちはシド、OPはあなたがあなたの投稿で言及した事実を認識しているようです。また、質問に答えているようにも見えません。:-) — 枢機