在ElasticNetCV中使用python等效的lambda属性时遇到问题

我正在尝试将

r

代码转换为

Python

下面是查找min lambda的代码。这是glmnet交叉验证

model_cvfit = cv.glmnet(x, y)

model_cvfit $lambda.min

如何使用python中的

ElasticNetCV

实现这一点？我试图阅读

sklearn

中的文档。它没有帮助

，如中所述：

参数l1_比率对应于glmnet R包中的alpha 而alpha对应于glmnet中的lambda参数

因此，您可以通过访问

alpha.

属性获得cv选择的alpha：

from sklearn.linear_model import ElasticNetCV
from sklearn.datasets import make_regression

X, y = make_regression(n_features=2, random_state=0)
regr = ElasticNetCV(cv=5, random_state=0)
regr.fit(X, y)  

>>> (regr.alpha_, regr.alphas_.min()) 
(0.1994727942696716, 0.1994727942696716)

正如报告中所述：

参数l1_比率对应于glmnet R包中的alpha 而alpha对应于glmnet中的lambda参数

因此，您可以通过访问

alpha.

属性获得cv选择的alpha：

from sklearn.linear_model import ElasticNetCV
from sklearn.datasets import make_regression

X, y = make_regression(n_features=2, random_state=0)
regr = ElasticNetCV(cv=5, random_state=0)
regr.fit(X, y)  

>>> (regr.alpha_, regr.alphas_.min()) 
(0.1994727942696716, 0.1994727942696716)