根据文档https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.Lasso.html，max_iter和tol的含义是什么？此外，如何决定max_iter和tol的值以便更好地控制优化过程？

回答：

Lasso回归有一个独特的优化点，但求解器是一种梯度下降算法，因此你永远不会真正达到最小值。tol控制你希望接近到什么程度：tol越小，最终的解决方案就越准确，但所需的时间也越长。max_iter控制在放弃之前在梯度下降中你将采取多少步。当更新值在tol范围内或已经运行了max_iter步时，算法将停止；如果是后者，你会收到一个警告，指出模型未能收敛（到tol范围内）。

因此，根据你的需求设置tol，并根据你的计算资源设置max_iter。通常情况下，使用默认值，如果你收到收敛警告，可以增加max_iter（和/或更改求解器，或者如果尚未进行，缩放你的数据）。