Lambdas=np.logspace(-5,2,num=20000) num一般取多少

在使用Lasso算法进行正则化时，需要对正则化参数lambda进行调优，以达到最优的模型性能。通常情况下，我们会使用交叉验证来选择最优的lambda值。 在交叉验证过程中，我们需要指定一组候选的lambda值，并对每个lambda值进行模型训练和评估。因此，候选的lambda值的数量应该足够多，以覆盖可能的最优值范围。但是，如果候选的lambda值过多，会增加计算时间和内存消耗，降低程序的效率。 一般来说，候选的lambda值数量可以根据数据集的大小和复杂度来确定。对于小规模的数据集和简单的模型，可以适当减少候选的lambda值数量；而对于大规模的数据集和复杂的模型，则需要增加候选的lambda值数量。 在实践中，常见的候选lambda值数量为几百到几千个。具体取值还需要根据实际情况进行调整。