请写一段代码用20news数据集进行kernelridge模型训练

以下是使用20news数据集进行kernelridge模型训练的代码示例：

from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.kernel_ridge import KernelRidge

# Load the 20 newsgroups dataset
newsgroups_train = fetch_20newsgroups(subset='train')

# Convert the text into TF-IDF vectors
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(newsgroups_train.data)

# Train the kernel ridge model
clf = KernelRidge(alpha=0.1, kernel='linear')
clf.fit(X, newsgroups_train.target)

首先，我们使用`fetch_20newsgroups`函数从sklearn中加载20newsgroups数据集。然后，使用`TfidfVectorizer`将文本转换为TF-IDF向量表示。最后，我们使用`KernelRidge`模型对数据进行拟合。在上述代码中，我们使用线性核函数和正则化参数alpha=0.1。