python - Lasso 回归的 Mse 值

Question

我正在研究套索回归。我在数据集中有 155 行和 6 个输入列，因此我的最后一个模型（决策树 reg、SVR、rfr ..）中存在过度拟合问题。我用 k 折交叉验证尝试了 lasso 回归，然后我在下面得到了这些结果。

当我们根据训练和测试的 MSE 值评估套索模型时，我可以充分评估它吗？

alpha:  0.001  mean(train_error):  0.0207  mean(val_error): 0.0225
alpha:   0.01  mean(train_error):  0.0219  mean(val_error): 0.023
alpha:    0.1  mean(train_error):  0.0337  mean(val_error): 0.0345
alpha:      1  mean(train_error):  0.0337  mean(val_error): 0.0345
alpha:     10  mean(train_error):  0.0337  mean(val_error): 0.0345

标签： pythonregressionlasso-regressionmseoverfitting-underfitting