我在代码中尝试实现sklearn的Lasso。为了测试，我决定使用alpha = 0进行测试。理论上，这应该与LinearRegression产生相同的结果，但实际情况并非如此。
这是代码：
输出结果：
-485.3744897927978-480.89071679937786coef_的值也完全不同。
我做错了什么？
回答：
确实，这似乎产生了不同的结果。然而，运行你的代码时，还产生了以下警告：
ft = Lasso(alpha=0).fit(X, y)print(ft.intercept_)ft = LinearRegression().fit(X, y)print(ft.intercept_)-485.3744897927984-480.89071679937854 UserWarning: 当alpha=0时，该算法不会很好地收敛。建议您使用LinearRegression估算器
这是在提醒您，由于alpha=0，意味着我们只剩下普通的线性回归，算法不会很好地收敛。这就是为什么您会看到截距的差异，并且可能导致指标的恶化。
