岭回归（Ridge Regression）来处理共线性的代码

以下是使用岭回归处理多重共线性的示例代码：

from sklearn.linear_model import Ridge
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 假设X是特征矩阵，y是目标变量
# 首先进行特征标准化
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# 实例化岭回归模型
ridge = Ridge(alpha=1.0)  # alpha是正则化参数

# 拟合岭回归模型
ridge.fit(X_scaled, y)

# 输出回归系数
coefficients = ridge.coef_

在上述代码中，我们首先使用`StandardScaler`对特征矩阵`X`进行标准化，以确保不同的特征具有相同的尺度。然后，我们实例化一个`Ridge`对象，并通过调整`alpha`参数来控制正则化的强度。最后，我们使用标准化后的特征矩阵和目标变量来拟合岭回归模型，并通过`ridge.coef_`获取回归系数。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要进行更多的数据预处理和调参工作。此外，具体的处理共线性方法可能因数据和问题的不同而有所差异。