Python 岭回归中的阿尔法是什么？

岭回归中的参数α是什么？它如何影响经过训练的回归

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因此，示例对我很有帮助：）岭回归或套索回归基本上是收缩（正则化）技术，它使用不同的参数和值来收缩或惩罚系数

当我们拟合一个模型时，我们要求它学习一组最适合训练分布的系数，同时也希望在测试数据点上进行推广。学习这些系数可以通过各种方式完成，并且有多种技术可以减少系数中的误差，例如LMS（最小均方误差）、RSS（残差平方和）

现在假设我们正在使用LMS或RSS训练一个模型，那么岭回归使用额外的项，它将LMS或RSS的结果惩罚为零

因此，简单地说

待纠正的最终错误=RSS+脊线项[或] []

其中Beta1，Beta2。。。是X1，X2的系数。。。等等

脊项包括alpha项，它只不过是惩罚或调整参数。整个山脊项有时也被称为收缩惩罚项

如果数据拟合得很好，RSS值就会很低。但只有当B1，B2…Bn值很小时，第二项才接近于零。如果这些值很小，则相应的X1、X2…Xn值将很小。因此，席值对Y（输出变量）的影响将比某些值足够大的XJ的BJ要小。

α项作为控制参数，确定了双系数对席的意义。如果Alpha接近于零，则脊线项本身非常小，因此最终误差仅基于RSS。如果Alpha太大，收缩的影响会增大，系数B1、B2。。。Bn趋于零

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选择正确的值有助于模型学习正确的特征并更好地概括系数。交叉验证是帮助选择正确值的方法之一。

请在问题中添加更多信息。这是关于什么图书馆的？你有一个代码示例来说明吗？你能详细说明你所说的不准确是什么意思吗？我猜你指的是scikit learn中的岭回归。您可以查阅本书第6.2.1节。请注意，scikit learn中的alpha在书中的章节中被注释为lambda谢谢，我不理解所有内容，但我认为我可以接受。