正则化与稀疏lasso筛选的参数
    Lasso筛选是一种常用的特征选择方法，它通过对模型系数进行惩罚，从而将一些特征的系数缩减为零，从而实现特征的筛选。Lasso筛选的参数主要包括以下几个方面：
    1. α值（alpha），α值是Lasso模型中的正则化参数，用于控制模型系数的稀疏程度。当α越大时，模型系数越趋向于稀疏，即越多的特征系数会被缩减为零。在scikit-learn库中，α值可以通过设置Lasso类的alpha参数来进行调节。
    2. 最大迭代次数（max_iter），Lasso算法是基于迭代优化的方法，最大迭代次数参数用于指定算法运行的最大迭代次数。当模型无法在指定的迭代次数内收敛时，算法将停止并给出警告。在scikit-learn库中，最大迭代次数可以通过设置Lasso类的max_iter参数来进行调节。
    3. 正则化路径（path），Lasso算法还可以生成正则化路径，即在不同的α值下，模型系数的变化路径。这个参数通常用于绘制正则化路径图表，帮助我们选择合适的α值。在scikit-learn库中，可以通过设置LassoCV类的参数来生成正则化路径。
    总的来说，Lasso筛选的参数主要包括正则化参数α值、最大迭代次数和正则化路径等。合
理地调节这些参数可以帮助我们更好地进行特征选择，提高模型的泛化能力和预测准确性。在实际使用中，通常需要通过交叉验证等方法来选择最优的参数取值。

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