岭回归在寻找参数的时候，需要考虑到惩罚项：
那么，这里的gamma最好是多少呢？在sklearn中，常常用alpha表示这个参数。
Sklearn岭回归参数优化
1.生成数据集
from sklearn.datasets import make_regression
reg_data, reg_target = make_regression(n_samples = 100, n_features = 2, effiective_rank = 1. noise = 10)2. 留一法交叉验证
linear_models模块有个函数是RidgeCV(), 代表ridge cross-validation，它本质上就是一种留一法交叉验证leave-one-out-cross-validation（LOOCV）
from sklearn.linear_model import RidgeCV
rcv = RidgeCV(alphas = array([0.1, 0.2, 0.3, 0.4]))
rcv.fit(reg_data, reg_target)
当我们fit数据以后，最佳的alpha就出来了：
rcv.alpha_3. 如果，你想自定义loss函数
如图，定义好MAD代价函数
使用sklearn制作loss函数
make_scorer函数用于制作代价函数，将自定义的代价函数通过RidgeCV的scoring参数指定
获取最小的alpha：
