岭回归模型matlab代码

岭回归（Ridge Regression）是一种用于处理具有共线性（多重共线性）的线性回归问题的技术。以下是在MATLAB中实现岭回归模型的示例代码：

% 假设你已经有了输入特征矩阵 X 和输出变量矩阵 y

% 设置岭回归参数 lambda
lambda = 0.1;

% 添加常数列到输入特征矩阵中
X = [ones(size(X,1), 1) X];

% 计算岭回归系数
theta = inv(X' * X + lambda * eye(size(X, 2))) * X' * y;

% 输出岭回归系数
disp(theta);

在上述代码中，我们假设输入特征矩阵 `X` 和输出变量矩阵 `y` 已经存在。首先，我们设置岭回归参数 `lambda`，它控制着正则化的强度。然后，我们将常数列添加到输入特征矩阵中，以便拟合截距项。接下来，我们使用岭回归的闭式解公式计算岭回归系数 `theta`。最后，我们输出岭回归系数。

请注意，这只是一个简单的示例代码，并且可能需要根据具体的数据和问题进行调整和扩展。另外，在实际应用中，你可能还需要进行数据预处理、交叉验证等步骤来选择最佳的 lambda 值。