СКЛИРН ЛАССО - Количество коэффициентов увеличивается с увеличением лямбда лассо

Question

Привет и заранее спасибо. В процессе выбора переменных, разработанном в sklearn под управлением Lasso, мы обнаружили, что:

1. Количество коэффициентов не уменьшается строго по мере увеличения лямбда-фактора.
2. Переменные, которые исчезают при определенной лямбде, снова исчезают при увеличении лямбды.

Выводы, полученные выше в sklearn, не совпадают с выводами, полученными с другими библиотеками, для которых коэффициенты не увеличиваются по мере увеличения лямбда, а исключенные переменные не повторяются для более высоких лямбда. Вот используемый код и результаты:

params = [0.001, 0.5, 1, 1.2, 5, 10, 15, 50, 100, 200, 300]
for a in params:
    lasso_reg = Lasso(alpha = a)
    lasso_reg.fit(x, y)
    coeff = lasso_reg.coef_
    betaMap[a] = coeff

Какие-либо предложения? большое спасибо