岭回归代码实战 python

岭回归是一种用于解决线性回归问题的机器学习算法，可以通过添加L2正则化项来减小模型的过拟合问题。在Python中，我们可以使用scikit-learn库中的Ridge类来实现岭回归。

首先，我们需要导入所需的库和模块：

from sklearn.linear_model import Ridge
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

接下来，我们需要准备用于训练和测试的数据集。假设我们有一组自变量X和对应的因变量y，我们可以使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

然后，我们可以创建一个Ridge对象，并使用fit方法对模型进行训练：

ridge = Ridge(alpha=0.5)  # alpha是正则化项的系数
ridge.fit(X_train, y_train)

训练完成后，我们可以使用predict方法对测试集进行预测，并计算预测结果与真实值之间的均方误差：

y_pred = ridge.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

最后，我们可以打印均方误差的值，以评估模型的性能：

print("Mean Squared Error:", mse)

这就是岭回归的代码实战过程。通过调整alpha的值，我们可以控制正则化的强度，进而调整模型的拟合程度。较大的alpha可以减小模型的过拟合问题，但可能会增加预测的偏差。