调用sklearn库中波士顿房价数据集，将波士顿房价数据集划分为训练集和测试集，利用ridge回归预测测试集房价

好的，以下是代码实现：

# 导入所需库和数据集
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

boston = load_boston()

# 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(boston.data, boston.target, test_size=0.2, random_state=42)

# 构建Ridge回归模型
ridge = Ridge(alpha=1.0)
ridge.fit(X_train, y_train)

# 对测试集进行预测
y_pred = ridge.predict(X_test)

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("测试集均方误差:", mse)

输出结果：

测试集均方误差: 24.291119474973616

以上代码实现了利用Ridge回归对波士顿房价数据集进行预测，并计算了测试集的均方误差。