使用sklearnpython库中进行岭回归模型来预测并包含模型评估和可视化代码

在Python中，可以使用`sklearn`库中的`Ridge`类来进行岭回归建模。以下是一个完整的示例，包括模型训练、预测以及评估：

首先，导入所需的库：

from sklearn.linear_model import Ridge
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.datasets import load_boston
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import confusion_matrix, accuracy_score, explained_variance_score

接着，加载数据集（这里以波士顿房价数据为例）：

boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target

对数据进行预处理（归一化），这有助于模型性能：

scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

划分训练集和测试集：

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

创建并训练岭回归模型：

ridge = Ridge(alpha=1.0)  # alpha参数控制正则化程度，默认为1.0
ridge.fit(X_train, y_train)

进行预测：

y_pred_ridge = ridge.predict(X_test)

评估模型：

# 混淆矩阵
conf_mat = confusion_matrix(y_test, y_pred_ridge.round())
# 准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred_ridge.round())
# 偏差 Deviance
explained_var = explained_variance_score(y_test, y_pred_ridge)
print(f"Confusion Matrix:\n{conf_mat}")
print(f"Accuracy: {accuracy}")
print(f"Explained Variance Score: {explained_var}")

对于模型系数的可视化，由于`sklearn`本身不直接提供可视化功能，你可以通过其他库如`pandas.DataFrame`展示系数，但通常会结合`matplotlib`进行绘制折线图或条形图。不过，为了简洁，这里并未包括系数可视化的代码。