当我的弹性网络回归模型有alpha =0 & l1_ratio =0时，为什么我得不到与线性回归相同的系数

当弹性网络回归模型的超参数alpha=0且l1_ratio=0时，弹性网络回归模型将退化为普通的线性回归模型。

弹性网络回归是一种结合L1正则化（Lasso回归）和L2正则化（岭回归）的线性回归方法。L1正则化倾向于产生稀疏解，即将某些系数变为0，从而实现特征选择；而L2正则化则倾向于产生平滑的解，即系数不会过于离散。弹性网络回归通过调节超参数alpha和l1_ratio来控制L1和L2正则化的权重。

当alpha=0且l1_ratio=0时，L1正则化的权重为0，即不进行L1正则化。这意味着弹性网络回归模型不会进行特征选择，所有的特征都会被保留，并且不会对系数进行稀疏化处理。因此，当alpha=0且l1_ratio=0时，弹性网络回归模型与普通的线性回归模型相同，得到的系数也会与线性回归相同。

在实际应用中，当我们希望保留所有特征并得到与线性回归相同的系数时，可以将alpha设置为0，l1_ratio设置为0，使用弹性网络回归模型进行建模。这样可以简化模型的复杂度，减少计算量，并且得到与线性回归相同的结果。

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