如何解决scikit-learn中SGDRegressor的梯度爆炸问题？

更新时间 2025-11-30

一、梯度爆炸问题的本质特征

在使用scikit-learn的SGDRegressor时，梯度爆炸(Gradient Explosion)是最常见的数值不稳定问题之一。当模型参数的梯度呈指数级增长时，会导致以下典型症状：

采用learning_rate='adaptive'参数可自动调整学习率：

from sklearn.linear_model import SGDRegressor
model = SGDRegressor(learning_rate='adaptive', eta0=0.01)

使用StandardScaler对输入特征进行归一化：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

组合使用L1/L2正则化：

model = SGDRegressor(penalty='elasticnet', 
                    l1_ratio=0.5,
                    alpha=0.0001)

通过max_iter和tol控制训练过程：

model = SGDRegressor(max_iter=1000,
                    tol=1e-4,
                    early_stopping=True)

调整batch_size影响梯度稳定性：

model = SGDRegressor(loss='squared_loss',
                    learning_rate='optimal',
                    batch_size=32)

在加州房价数据集上对比处理前后的效果：

# 处理前
MSE: 1.2e8 → 处理后
MSE: 0.45