在套索CV或岭CV中，是否存在我们大多数时候可以设置的ALPHA的最佳值？

在套索CV或岭CV中，我们可以通过交叉验证来选择最佳的超参数值。超参数是在模型训练之前需要手动设置的参数，而不是通过训练数据学习得到的。在套索CV和岭CV中，我们可以通过调整超参数alpha的值来控制正则化的强度。

套索CV（Lasso Cross-Validation）是一种线性回归模型的正则化方法，它通过在损失函数中添加L1正则化项来约束模型的复杂度。L1正则化可以使得模型的某些特征权重变为0，从而实现特征选择的效果。在套索CV中，我们可以通过交叉验证来选择最佳的alpha值，即正则化项的权重。

岭CV（Ridge Cross-Validation）也是一种线性回归模型的正则化方法，它通过在损失函数中添加L2正则化项来约束模型的复杂度。L2正则化可以使得模型的特征权重趋向于较小的值，但不会变为0。在岭CV中，我们同样可以通过交叉验证来选择最佳的alpha值。

对于套索CV和岭CV，是否存在我们大多数时候可以设置的最佳alpha值是一个相对的问题，因为最佳的alpha值取决于具体的数据集和问题。一般来说，我们可以通过尝试不同的alpha值，并使用交叉验证来评估模型的性能，选择在交叉验证中表现最好的alpha值作为最佳值。

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请注意，本回答仅供参考，具体的最佳alpha值的选择需要根据具体情况进行调整和验证。