def ridge_regression(X,y,ridge_lanbda): penalty_matrix = np.eye(X.shape[1]) penalty_matrix[X.shape[1] - 1][X.shape[1] -1] = 0 w=np.linalg.inv(X.T.dot(X) + ridge_lanbda*penalty_matrix).dot(X.T).dot(y) return w w2 = ridge_regression(X_train,y_train,1.0) print(w2) w1['numpy_ridgr_w']=w2 w1.round(decimals=2)

这段代码实现了岭回归（Ridge Regression）算法，用于解决线性回归中的过拟合问题。其中，X和y分别表示输入特征和目标输出，ridge_lambda是岭回归中的正则化参数。

岭回归的思想是在原始的最小二乘法（Ordinary Least Squares）损失函数的基础上，加入一个正则化项来约束模型的复杂度，从而避免过拟合。其中，正则化项采用L2范数的平方，即$\left \| w \right \|_{2}^{2}$，其中w为模型的参数。

在代码中，首先构造了一个单位矩阵，然后将最后一个元素设为0，这是为了保证模型中截距项不受正则化的影响。接着，利用线性代数中的矩阵求逆公式求出模型参数w的值，并返回w。

最后，将求得的w2赋值给w1的一个新的键值对numpy_ridge_w，并使用round函数保留两位小数。

相关问题

def ridge_regression(X,y,ridge_lanbda): penalty_matrix = np.eye(X.shape[1]) penalty_matrix[X.shape[1] - 1][X.shape[1] -1] = 0 w=np.linalg.inv(X.T.dot(X) + ridge_lanbda*penalty_matrix).dot(X.T).dot(y) return w w2 = ridge_regression(X_train,y_train,1.0) print(w2) w1['numpy_ridgr_w']=w2 w1.round(decimals=2)

这段代码使用了岭回归（ridge regression）来拟合一个线性模型。岭回归是一种正则化方法，它通过对系数进行惩罚来防止过拟合。具体来说，岭回归在最小化损失函数的时候，除了最小化残差平方和，还会加上一个正则项，这个正则项是系数的平方和乘以一个惩罚因子（lambda）。

在这段代码中，X和y分别是输入特征和对应的目标值，ridge_lambda则是岭回归的惩罚因子。penalty_matrix是一个单位矩阵，除了最后一个元素是0，其余元素都是1乘以惩罚因子。这样，当w的最后一个元素被惩罚时，就可以避免常数项对模型产生过大影响。

接下来，使用np.linalg.inv求解出X.T.dot(X) + ridge_lambda*penalty_matrix的逆矩阵，然后再用dot函数计算出w的值。最后将w保存到w2中，并将其打印出来。最后一行代码将w2赋值给w1['numpy_ridgr_w']，并将w1的值四舍五入保留两位小数。

np.random.seed(42) q=np.array(X1[:2928]) w=np.array(x2[:2928]) e=np.array(x3[:2928]) r=np.array(x4[:2928]) t=np.array(x5[:2928]) p=np.array(x6[:2928]) u=np.array(x7[:2928]) eps=np.random.normal(0,0.05,152) X=np.c_[q,w,e,r,t,p,u] beta=[0.1,0.15,0.2,0.5,0.33,0.45,0.6] y=np.dot(X,beta) ''' X_model=sm.add_constant(X) model=sm.OLS(y,X_model) results=model.fit() print(results.summary()) ''' X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) alpha = 0.1 # 设置岭回归的惩罚参数 ridge = Ridge(alpha=alpha) ridge.fit(X_train, y_train) y_pred = ridge.predict(X_test) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) print('MSE:', mse)那这个代码要怎么修改才可以经过领回归之后再求出参数呢

如果您想使用岭回归（Ridge Regression）求解多元线性回归的参数，可以按照以下步骤修改代码：

1. 导入必要的库：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import Ridge
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

2. 准备数据：

np.random.seed(42)
q = np.array(X1[:2928])
w = np.array(x2[:2928])
e = np.array(x3[:2928])
r = np.array(x4[:2928])
t = np.array(x5[:2928])
p = np.array(x6[:2928])
u = np.array(x7[:2928])
X = np.c_[q, w, e, r, t, p, u]
beta = [0.1, 0.15, 0.2, 0.5, 0.33, 0.45, 0.6]
y = np.dot(X, beta)

3. 划分数据集为训练集和测试集：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

4. 使用岭回归拟合数据：

alpha = 0.1  # 设置岭回归的惩罚参数
ridge = Ridge(alpha=alpha)
ridge.fit(X_train, y_train)

5. 计算岭回归的拟合效果：

y_pred = ridge.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('MSE:', mse)

6. 计算多元线性回归的参数：

coef = ridge.coef_  # 计算岭回归的系数
intercept = ridge.intercept_  # 计算岭回归的截距
print('Coefficients:', coef)
print('Intercept:', intercept)

这样就可以使用岭回归求解多元线性回归的参数了。