关于#LASSO#的问题，如何解决？

Question

lasso回归收敛警告

alphas = np.logspace(-3,1,50)
print(alphas)
model_lassoCV = LassoCV(alphas = alphas,cv = 10,max_iter=100000).fit(X,y)

ConvergenceWarning: Objective did not converge. You might want to increase the number of iterations. Duality gap: 5.7949646363921236e+88, tolerance: 1.8342151675485017e+85
怎么解决？
请不要用CHATGPT
方便的话请留下VX
更改alpha和maxiter无法解决问题。 是不是要考虑是数据集的问题，是数据量太大造成的过拟合？还是数据的其他问题？请予以说明谢谢

Answer 1

以下内容引用CHATGPT、有用望采纳：

这个收敛警告是由于LassoCV模型在最大迭代次数内没有收敛引起的。可以尝试增加最大迭代次数，例如将max_iter参数设置为1000000。此外，还可以尝试减小alpha的范围，以便更好地找到收敛的解。

alphas = np.logspace(-3,1,50)
print(alphas)
model_lassoCV = LassoCV(alphas=alphas, cv=10, max_iter=1000000).fit(X, y)

如果仍然出现收敛警告，可以尝试减小收敛容忍度的值，例如将tol参数设置为0.0001。

alphas = np.logspace(-3,1,50)
print(alphas)
model_lassoCV = LassoCV(alphas=alphas, cv=10, max_iter=1000000, tol=0.0001).fit(X, y)

另外，如果使用的数据集较大，可以考虑将数据进行标准化或归一化，以提高模型的稳定性和收敛速度。

例如，可以使用sklearn.preprocessing中的StandardScaler对数据进行标准化：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
model_lassoCV = LassoCV(alphas=alphas, cv=10, max_iter=1000000, tol=0.0001).fit(X_scaled, y)