给我一个RidgeCV()回归的实例
时间: 2024-05-11 15:14:33 浏览: 17
以下是一个使用RidgeCV()回归的实例:
```python
from sklearn.linear_model import RidgeCV
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()
# 将数据集拆分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(boston.data, boston.target, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建RidgeCV回归模型
model = RidgeCV(alphas=[0.1, 1.0, 10.0])
# 使用训练数据来训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集数据
y_pred = model.predict(X_test)
# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("均方误差:", mse)
```
在这个例子中,我们使用波士顿房价数据集来训练一个RidgeCV回归模型。我们将数据集拆分为训练集和测试集,并使用训练数据来训练模型。我们使用alpha参数来指定正则化强度。在这个例子中,我们指定了三个不同的alpha值,模型将尝试每个alpha值并选择最佳的正则化参数。最后,我们使用均方误差来评估模型的性能。
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