В чем разница между Lasso и LassoLarsCV при решении задач машинного обучения?

Разница между Lasso и LassoLarsCV при решении задач машинного обучения заключается в алгоритме подбора коэффициентов. scikit-learn.ru

Lasso использует координатный спуск. scikit-learn.ru

LassoLarsCV применяет алгоритм LARS. scikit-learn.org

Некоторые преимущества LassoLarsCV:

• Исследование актуальных значений параметра alpha. scikit-learn.ru LassoLarsCV сам находит подходящие значения этого параметра. scikit-learn.org
• Эффективность при малом количестве записей по сравнению с признаками. scikit-learn.ru scikit-learn.org В таких случаях LassoLarsCV часто работает быстрее, чем LassoCV. scikit-learn.ru
• Стабильность. scikit-learn.org Благодаря этому свойству LassoLarsCV менее подвержен колебаниям в данных, в отличие от Lasso, которая может быть чувствительна к последовательности ввода объектов в модель. www.geeksforgeeks.org

Таким образом, LassoLarsCV предпочтительнее для задач, где важно исследовать актуальные значения параметра alpha и работать с небольшими наборами данных. scikit-learn.ru scikit-learn.org Для наборов с большим количеством признаков и множеством коллинеарных признаков лучше использовать LassoCV. scikit-learn.ru