sklearn.linear_model.Lasso中参数“选择”的作用是什么

Question

我想知道参数'selection'在sklearn函数sklearn.linear_model.Lasso中的作用。

我猜这个参数设置了 Lasso 求解器的优化方式，但我想知道它是如何工作的。我阅读了这方面的文档，但我没有完全理解这一点。

你能解释一下吗？

selection = 'cyclic' 和 selection = 'random' 有什么区别？

Answer 1

区别在于coordinate descent 和随机坐标下降。 In every iteration 它一次循环遍历一个特征（即坐标），最小化每个坐标的成本函数。

Regular 坐标下降循环遍历所有特征：

Randomized 随机选择每个特征：

Here's它在 sklearn 中。