关于python：sklearn，LassoCV()和ElasticCV()坏了吗？

sklearn, LassoCV() and ElasticCV() broken?

sklearn提供LASSO方法进行回归估计。但是，当我尝试将LassoCV(X，y)与y拟合为矩阵时，会引发错误。请参见下面的屏幕截图，以及有关其文档的链接。我正在使用的sklearn版本是0.15.2。

http://scikit-learn.org/stable/modules/generation/sklearn.linear_model.LassoCV.html#sklearn.linear_model.LassoCV

其文档说y可以是ndarray：

1	y : array-like, shape (n_samples,) or (n_samples, n_targets)

当我仅使用Lasso()来拟合相同的X和y时，效果很好。所以我想知道LassoCV()是否坏了或者我需要做其他事情吗？

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In [2]: import numpy as np
im
In [3]: import sklearn.linear_model

In [4]: from sklearn import linear_model

In [5]: X = np.random.random((10,100))

In [6]: y = np.random.random((50, 100))

In [7]: linear_model.Lasso().fit(X,y)
Out[7]:
Lasso(alpha=1.0, copy_X=True, fit_intercept=True, max_iter=1000,
normalize=False, positive=False, precompute='auto', tol=0.0001,
warm_start=False)

In [8]: linear_model.LassoCV().fit(X,y)
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-8-9c8ad3459ac8> in <module>()
----> 1 linear_model.LassoCV().fit(X,y)

/chimerahomes/wenhoujx/Enthought/Canopy_64bit/User/lib/python2.7/site-packages/sklearn/linear_model/coordinate_descent.pyc in fit(self, X, y)
1006 if y.ndim > 1:
1007 raise ValueError("For multi-task outputs, use"
-> 1008 "MultiTask%sCV" % (model_str))
1009 else:
1010 if sparse.isspmatrix(X):

ValueError: For multi-task outputs, use MultiTaskLassoCV

In [9]:

似乎ElasticCV()和Elastic()对具有相同的情况，前者建议使用multitask-ElasticCV()，而后者对于2d矩阵也可以使用。