岭回归python代码

以下是一个简单的岭回归Python代码示例：

from sklearn.linear_model import Ridge
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(boston.data, boston.target, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建岭回归模型
ridge = Ridge(alpha=1.0)

# 训练模型
ridge.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = ridge.predict(X_test)

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("均方误差：", mse)

这个代码示例使用了scikit-learn库中的Ridge类来创建岭回归模型，并使用波士顿房价数据集进行训练和测试。最后计算了模型的均方误差。