在ElasticNetCV中使用python等价的lambda属性时遇到问题

Question

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

如何在python中使用ElasticNetCV实现这一点？我试着阅读sklearn的文档。没用的

Answer 1

如notes中所述：

The parameter l1_ratio corresponds to alpha in the glmnet R package while alpha corresponds to the lambda parameter in glmnet.

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)