使用RidgeClassifierCV与GridSearchCV调优RidgeClassifier的差异是什么

两种方案的具体差异主要集中在以下几点：

• 适配场景和计算效率不同
  RidgeClassifierCV是专为Ridge模型设计的调优工具，它利用了Ridge最小二乘的解析解特性，不需要对每个alpha值都单独重新训练全量模型，计算效率远高于通用网格搜索。默认采用留一交叉验证（LOOCV），也可通过cv参数自定义交叉验证折数。
  GridSearchCV是通用的超参数搜索工具，支持所有sklearn模型的调优，原理是暴力遍历所有参数组合，每组参数都要独立完成交叉验证训练，对Ridge这类有解析解的模型来说计算资源浪费比较明显。

• 默认配置带来的结果差异
  你给出的示例代码中，RidgeClassifierCV开启了normalize=True参数，会自动对输入特征做标准化处理；而GridSearchCV传入的RidgeClassifier默认没有开启标准化，如果你没有提前对数据集做特征标准化，两种方案得到的训练、推理结果会有明显偏差。
  另外二者默认的最优参数筛选指标不同：RidgeClassifierCV默认用拟合均方误差作为评分依据，GridSearchCV对分类任务默认用准确率作为评分指标，如果没有手动指定scoring参数，二者选出的最优alpha可能不一致。

• 灵活度不同
  RidgeClassifierCV仅支持调整alpha这一个超参数，无法同时搜索solver、class_weight等其他Ridge分类器的超参数。
  GridSearchCV支持多参数组合搜索，只要把需要调优的参数全部加入param_grid字典即可，适配更复杂的调优需求。

额外提示：你给出的GridSearchCV示例代码存在参数名错误，RidgeClassifier的正则强度参数名是alpha不是alphas，直接运行会报错。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Vikram