r语言岭回归模型预测

岭回归是一种常用的线性回归模型，它通过对特征进行正则化来避免过拟合。在R语言中，可以使用ridge函数来拟合岭回归模型，并使用predict函数进行预测。下面是一个简单的例子：

library(glmnet)
data(iris)
x <- as.matrix(iris[,1:4])
y <- iris[,5]
fit <- glmnet(x, y, alpha=0, lambda=0.1)
newdata <- x[1:5,]
predict(fit, newdata)

这里使用iris数据集进行演示，首先将前四列作为自变量x，第五列作为因变量y。然后使用glmnet函数拟合岭回归模型，其中alpha=0表示使用岭回归，lambda=0.1表示正则化强度为0.1。最后使用predict函数对前五个样本进行预测。