Machine learning 在sklearn中，huber回归器中的max_iter是什么意思？

我是机器学习的新生。这些天来，我越来越熟悉sklearn中的回归方程。但我根本无法理解Huber回归器中参数

max_iter

的含义，在互联网上似乎也没有什么相关内容。有人能帮忙吗？

来自：

最大值：int，默认值100

scipy.optimize.minimize（method=“L-BFGS-B”）

应运行的最大迭代次数

用于Huber回归的优化器L-BFGS-B是一个迭代优化器，这意味着迭代次数

max\u iter

本身就是一个需要设置的超参数

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这绝不是Huber回归所独有的；如果仔细查看simple文档，您会发现subject hyperparameter也存在（还有一个较长的可选优化器列表供您选择）。

谢谢！但最小化方法在Huber回归背后究竟做了什么？它是否计算泰勒级数之类的东西，迭代次数越多意味着越精确@孙晨曦 所有（我的意思是，所有）ML算法都涉及到最小化过程中的一些误差函数。讨论Huber回归的细节可以说超出了你的问题范围（我承认我不熟悉细节）。