针对你的场景——特征已完成去均值和标准化，且AIC/BIC明确指向极小的alpha值（~0.000008），但GridSearchCV调参时出现收敛警告，这里有几个针对性的解决方案：

1. 增加Lasso模型的迭代次数 #

标准Lasso默认使用坐标下降法，当alpha极小时，正则化约束很弱，模型需要更多迭代才能达到收敛阈值。你可以在初始化Lasso时显式增大max_iter参数：

alpha_tune = {'alpha': np.linspace(start=0.000005, stop=0.02, num=200)}
# 增加max_iter到10000甚至更高，根据实际情况调整
model_tuner = Lasso(fit_intercept=True, max_iter=10000)
cross_validation = RepeatedKFold(n_splits=5, n_repeats=3, random_state=1)
model = GridSearchCV(estimator=model_tuner, param_grid=alpha_tune, cv=cross_validation, scoring='neg_mean_squared_error', n_jobs=-1).fit(features_train_std, labels_train)
print(model.best_params_['alpha'])

如果还是不收敛，可以继续增大max_iter（比如50000），直到警告消失。

2. 切换到LassoLars算法 #

你已经在使用LassoLarsIC计算AIC/BIC的最优alpha，不妨直接将GridSearchCV中的estimator换成LassoLars。LARS（Least Angle Regression）算法在处理极小alpha值时的收敛性比坐标下降法更稳定，尤其适合标准化后的特征：

from sklearn.linear_model import LassoLars

alpha_tune = {'alpha': np.linspace(start=0.000005, stop=0.02, num=200)}
# 使用LassoLars替代标准Lasso，保持和IC方法一致的算法
model_tuner = LassoLars(fit_intercept=True, eps=1e-16)
cross_validation = RepeatedKFold(n_splits=5, n_repeats=3, random_state=1)
model = GridSearchCV(estimator=model_tuner, param_grid=alpha_tune, cv=cross_validation, scoring='neg_mean_squared_error', n_jobs=-1).fit(features_train_std, labels_train)
print(model.best_params_['alpha'])

这个方案的优势是和你用AIC/BIC选alpha的逻辑完全统一，避免了算法差异带来的不一致性。

3. 直接使用AIC/BIC给出的最优alpha，跳过GridSearch的小alpha遍历 #

既然AIC和BIC已经给出了明确的最优alpha值（~0.000008），你可以直接用这个值初始化模型，然后验证收敛性：

# 用AIC给出的alpha初始化Lasso，调整迭代次数确保收敛
optimal_alpha = 0.000008
lasso_optimal = Lasso(fit_intercept=True, alpha=optimal_alpha, max_iter=10000)
lasso_optimal.fit(features_train_std, labels_train)
# 检查是否还有收敛警告，如果有继续增大max_iter

这样既节省了GridSearch遍历大量alpha的计算资源，又能针对性地解决该alpha下的收敛问题。

4. 微调收敛容忍度（可选） #

如果增大迭代次数后仍有警告，且你认为当前模型的精度已经足够，可以适当调大tol参数（收敛容忍度），让模型更早停止迭代：

model_tuner = Lasso(fit_intercept=True, max_iter=10000, tol=1e-02)

不过这个方案要谨慎使用，因为调大tol可能会牺牲模型的拟合精度，建议优先尝试前三个方案。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者NC520