请用python写一段核岭回归代码

在Python中，我们可以使用sklearn库中的`RidgeCV`类实现核岭回归。由于核岭回归通常是在预定义好的核函数下工作的，这里我们假设已经有一个预处理过的数据集（例如特征矩阵X和目标变量y），并且我们选择了径向基函数（RBF）作为核函数。下面是一个基本的例子：

from sklearn.kernel_ridge import KernelRidge
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

# 假设X是特征矩阵，y是目标变量
# 你可以用scikit-learn的load_iris()之类的函数获取示例数据

# 创建KernelRidge对象
ridge = KernelRidge(kernel='rbf') # 使用RBF核

# 设置可能的核参数和正则化参数范围
param_grid = {'alpha': [0.001, 0.01, 0.1, 1, 10], 'gamma': [0.1, 1, 10, 100]} # alpha是正则化参数，gamma是核函数参数

# 使用GridSearchCV寻找最佳参数组合
grid_search = GridSearchCV(ridge, param_grid, cv=5) # cv表示交叉验证次数
grid_search.fit(X, y)

# 获取最佳参数
best_params = grid_search.best_params_
print(f"Best parameters found: {best_params}")

# 使用最佳参数训练模型
ridge_best = ridge.set_params(**best_params)
ridge_best.fit(X, y)

# 预测新数据
new_data = ... # 新的待预测数据
predictions = ridge_best.predict(new_data)

注意：在实际应用中，你需要先根据数据特性和需求调整参数网格（param_grid），并确保对数据进行了适当的预处理，例如归一化或标准化。