У меня есть пара вопросов о реализации sklearn для lasso.
1) Почему целевая функция Lasso в sklearn равна (1 / (2 * n_samples)) * ||y - Xw || ^ 2_2 + alpha * || w || _1 ? Какова цель включения термина (1 / (2 * n_samples))?
2) Для больших значений альфа, почему все коэффициенты сокращены до нуля? Есть ли способ избежать этого, так как интуитивно, по крайней мере, один коэффициент должен быть ненулевым?
3) Модель, кажется, работает очень медленно для малых значений альфа (например, 0,001). Есть ли способ ускорить его?