那Lasso算法中的正则化参数a是按照任意值好还是取对数呢

在Lasso算法中，正则化参数a通常是按照任意值来选择的。这是因为Lasso算法中的正则化项是绝对值之和，而不是平方和，所以它对参数的惩罚程度与参数本身的大小有关系，因此在选择正则化参数时，不能简单地将其取对数。 通常情况下，我们会使用交叉验证来选择最优的正则化参数a。具体做法是将数据集分成若干个子集，每次用其中一个子集作为验证集，其余子集作为训练集，在训练集上使用Lasso算法得到模型，并在验证集上计算MSE或其他评价指标，然后将所有子集都作为验证集进行交叉验证，得到不同正则化参数下的平均MSE或其他评价指标，最终选择使得MSE或其他评价指标最小的正则化参数作为最优参数。