举例说明岭回归命令怎么使用

岭回归是一种常用的回归分析方法，它可以解决多重共线性问题，避免过拟合，提高模型的预测能力。在Python中，我们可以使用scikit-learn库中的Ridge类来实现岭回归。

下面是一个简单的例子，展示了如何使用岭回归进行房价预测：

# 导入必要的库
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import Ridge
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(boston.data, boston.target, test_size=0.3, random_state=42)

# 构建岭回归模型
ridge = Ridge(alpha=0.5) # 这里的alpha是超参数，需要根据实际情况调整

# 拟合模型
ridge.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = ridge.predict(X_test)

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('均方误差为：', mse)

在上面的代码中，我们从sklearn.datasets中导入了波士顿房价数据集，然后使用train_test_split函数将数据集划分成训练集和测试集，接着构建了一个alpha为0.5的岭回归模型，使用fit函数拟合模型，最后使用predict函数对测试集进行预测，计算了均方误差。

需要注意的是，alpha是岭回归的超参数，需要根据实际情况进行调整，常用的方法是使用交叉验证来选择最优的超参数。