我需要实现Lasso和Ridge回归，并通过交叉验证计算超参数。我找到了实现这个功能的代码，但有些地方不太理解。

lassocv = LassoCV(alphas=None, cv=15, max_iter=100000, normalize=True)lassocv.fit(X_train, y_train)lasso = Lasso(alpha=lassocv.alpha_, normalize=True)lasso.fit(X_train, y_train)rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_val, lasso.predict(X_val)))ridgecv = RidgeCV(alphas=alphas, normalize=True)ridgecv.fit(X_train, y_train)ridge = Ridge(alpha=ridgecv.alpha_, normalize=True)ridge.fit(X_train, y_train)rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_val, ridge.predict(X_val)))

那么，为什么在RidgeCV中使用alphas=alphas？如果我写成alphas=None，会出现错误。为什么ridgecv不需要写cv参数呢？

回答：

我认为答案与不同模型上设置正则化强度的方式有关。

在RidgeCV中，你需要显式地声明alpha，因为参数调整不是基于交叉验证计算的误差进行的。

然而，在LassoCV中，他们有从CV误差中自动计算alpha的方法。不过，如果你想显式地设置它们，可以通过更改可选参数n_alpha和alphas来实现。

参考：https://web.stanford.edu/~hastie/Papers/ESLII.pdf第7章第4节以获取更多详情。