LASSO交叉验证和最终模型的工作流程请检查我对JAS for LASSO（或任何其他正则化方法）中CV的工作原理的理解。 假设我选择5倍CV。 这就是我认为发生的事情......
我们遍历所有的lambdas。 对于每个lambda，我们生成5个错误并对其进行平均。 最后，我们使用最小误差来识别最佳lambda_star。 现在我们使用所有数据和lambda_star来查找最终模型（系数集）。
我的理解是样本内误差是我们用所有数据的最终模型计算的。 样本外错误怎么样？我已经看到离开一出来估计这个。 JMP是否会计算并在报告中显示，如果是，那该怎么办？也可以显示lambda_star。 我看到了一个关于检索调优参数的相关讨论，但我希望如果可以的话就避免使用JSL。
