我试图解决一个基于线性回归的问题（预测销售额，这是一个连续变量）。我已经使用线性回归来解决这个问题，但是有一个使用套索回归的建议解决方案。但是，用户已经使用了 Train 功能。我无法理解为什么要使用 train 功能。这是套索的语法吗？类似的函数已用于岭回归。
my_control = trainControl(method="cv", number=5)
Grid = expand.grid(alpha = 0, lambda = seq(0.001,0.1,by = 0.0002))
lasso_linear_reg_mod3 = train(x = Train[, -c(1,2)], y = Train$Item_Outlet_Sales, method='glmnet', trControl= my_control, tuneGrid = Grid)
用户将其原始数据集分为两组：训练集和测试集。
该模型，即套索回归应该使用训练集进行训练。然后，训练好的模型用于在测试集上测试模型。
事实上，当您训练模型时，您正试图Grid通过交叉验证（在您的代码中）找到最佳超参数，例如 C 和正则化（在您的代码中cv）。
找到最佳超参数后，您应该在整个训练集上训练您最近构建的模型，以找到回归的系数（权重）。
最后，在测试集上对模型进行测试。
train函数是 R 中caret包的一部分，它包含多种机器学习技术，并允许用户训练模型、交叉验证和调整流行参数。
使用caret中的train函数并不是训练 LASSO 模型或任何模型的唯一方法。还有其他方法可以做到这一点 - 你可以使用glmnet或lars包在 LASSO 上训练你的模型。但是，如果您认为有必要，您必须创建自己的网格搜索（参数调整）和交叉验证功能。我会推荐插入符号，因为它已经具备所有这些。