使用scikit学习：http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LassoCV.html
具体而言，我感兴趣的是：1） 如果eps增长，准确度（精度）是增加还是减少？2） 如果tol增加，准确度（精度）是增加还是减少？
公差与用于找到lasso回归目标函数的解的数值算法有关，在这种情况下是坐标下降。它可能会对准确性产生最大影响，但不会以你可以预测的方式。如果您的模型没有在设置的迭代限制内收敛，您可能需要对其进行调整。目标函数描述了一个具有局部最大值和最小值的空间，改变容差可以帮助你更紧密地找到其中一个，或者从一个空间移动到另一个空间，但这并不能保证更好的精度。"没有免费午餐"
eps我不太清楚。它在文档中指出，这是alpha最小值与alpha最大值的比值，alpha是惩罚项前面的系数。因此，ε似乎会限制坐标下降（优化）算法测试的阿尔法值的路径。我认为增加epsilon可以改善你的模型，但需要花费大量的计算时间。