在使用Ridge Regressor进行线性回归之后-使用了哪个求解器？
在使用Ridge Regressor进行线性回归之后，可以使用多种求解器来求解最优解。其中常用的求解器有：
- "auto"：自动选择求解器。根据数据集的特征数量和样本数量来自动选择求解器。对于小规模数据集，使用"svd"求解器；对于大规模数据集，使用"cholesky"求解器。
- "svd"：奇异值分解（Singular Value Decomposition）求解器。通过奇异值分解来求解最优解，适用于特征数量大于样本数量的情况。
- "cholesky"：乔列斯基分解（Cholesky Decomposition）求解器。通过乔列斯基分解来求解最优解，适用于特征数量小于样本数量的情况。
- "lsqr"：最小二乘法求解器。通过最小二乘法来求解最优解，适用于特征数量大于样本数量的情况。
- "sparse_cg"：共轭梯度法求解器。通过共轭梯度法来求解最优解，适用于特征数量大于样本数量的情况。
- "sag"：随机平均梯度下降法求解器。通过随机平均梯度下降法来求解最优解，适用于大规模数据集。
不同的求解器在求解速度和精度上可能有所差异，选择合适的求解器可以提高线性回归模型的性能。在腾讯云的机器学习平台中，可以使用Tencent ML-Images进行图像识别和分类任务，Tencent ML-Text进行文本分类和情感分析任务，Tencent ML-Recommendation进行推荐系统任务等。详情请参考腾讯云机器学习平台的产品介绍：Tencent ML-Images，Tencent ML-Text，Tencent ML-Recommendation。
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