在波士顿房价数据集上应用线性回归和岭回归预测并分析。 1、在波士顿房价数据集上应用线性回归LinearRegression并分析结果。 2、在波士顿房价数据集上使用岭回归的方法预测并分析结果，岭回归在 linear_model.Ridge 中实现。

关于您的问题，我可以给您一些简单的解释：

1、在波士顿房价数据集上应用线性回归LinearRegression并分析结果。

线性回归是一种基本的机器学习算法，用来预测一个连续变量的值。在波士顿房价数据集上应用线性回归，可以通过房屋特征如犯罪率、房间数量等来预测房屋价格。同时，还需要对数据进行处理，例如标准化、去除异常值等，在模型训练过程中引入正则化也能提高模型的泛化能力。

2、在波士顿房价数据集上使用岭回归的方法预测并分析结果，岭回归在 linear_model.Ridge 中实现。

岭回归也是一种线性回归算法，与传统的线性回归不同的是它会对回归系数进行正则化，以解决多重共线性问题。在波士顿房价数据集上使用岭回归，可以通过设置不同的正则化参数来调整模型的泛化能力。通过比较岭回归和线性回归的结果，可以得出不同的预测效果并分析其中的原因。

当然，以上内容只是对问题的简单概述，具体实现还需要参考具体的代码以及详细的分析报告，希望这些信息能够对您有所帮助。