sklearn实现岭回归外推法

岭回归（Ridge Regression）是一种常用的线性回归方法，用于解决多重共线性问题。它的基本思想是在最小二乘法的基础上增加一个正则化项，使得模型更加稳定。在sklearn中，可以使用Ridge类实现岭回归外推法。

具体实现步骤如下：

1. 导入必要的库和数据。

from sklearn.linear_model import Ridge
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import numpy as np

# 导入数据
X = np.random.rand(100, 10)
y = np.random.rand(100)

2. 将数据集分为训练集和测试集。

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

3. 创建Ridge模型，设置正则化系数。

# 创建Ridge模型，设置正则化系数
ridge = Ridge(alpha=0.1)

4. 训练模型并进行预测。

# 训练模型
ridge.fit(X_train, y_train)

# 进行预测
y_pred = ridge.predict(X_test)

5. 计算模型的均方误差。

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("均方误差：{:.4f}".format(mse))

完整代码如下：

from sklearn.linear_model import Ridge
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import numpy as np

# 导入数据
X = np.random.rand(100, 10)
y = np.random.rand(100)

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 创建Ridge模型，设置正则化系数
ridge = Ridge(alpha=0.1)

# 训练模型
ridge.fit(X_train, y_train)

# 进行预测
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：{:.4f}".format(mse))

输出结果：

均方误差：0.0726