Eu acho que isso é devido à velocidade. A descida cíclica de coordenadas não encontra a solução exata em tempo finito, mas é mais rápida, não apenas para uma grade de 's, mas também para uma única .λλ
Considere a tarefa de resolver a regressão de crista para um único , com uma matriz de dados de tamanho . Eu acredito que o tempo de execução ideal para a regressão exata da crista é se e se . Consulte Murphy, Machine Learning , seção 7.5.2 para obter uma referência.λn×pO(n2p)n<pO(np2)n>p
Com o algoritmo de descida cíclica de coordenadas, "um ciclo completo através de todas as variáveis custa operações " (p. 6, Friedman et al. 2010, https://www.jstatsoft.org/article/view/v033i01 ). Pode-se especificar um número de ciclos com para obter um tempo de execução grande-Oh mais rápido para um único . Para resolver muitos 's, o método deve gerar melhorias adicionais usando partidas quentes.pO(pN)cc≪min(n,p)λλglmnet