使用Ridge求解33元线性回归的代码

以下是使用Ridge求解33元线性回归的代码：

from sklearn.linear_model import Ridge
import numpy as np

# 生成随机数据
np.random.seed(0)
X = np.random.rand(100, 33)
y = np.random.rand(100)

# 使用Ridge进行回归
ridge = Ridge(alpha=1.0)
ridge.fit(X, y)

# 打印模型系数
print(ridge.coef_)

在这个例子中，我们生成了一个包含100个样本和33个特征的随机数据集，并使用Ridge进行回归。我们设置alpha参数为1.0，这是正则化项的系数。打印模型系数可以看到，Ridge对模型参数进行了约束，使得每个参数的绝对值都变小了。

相关问题

岭回归和线性回归的区别

岭回归（Ridge Regression）和线性回归（Linear Regression）都是统计学和机器学习中的基本模型，用于预测一个或多个连续变量。它们在本质上都是最小二乘法的应用，但处理数据的不同特征导致了一些关键的区别。

**线性回归**:
1. 目标：线性回归的目标是最小化残差平方和，即预测值和实际值之间的差距的平方和。
2. 模型假设：线性回归假设自变量和因变量之间存在线性关系。
3. 正则化：没有引入正则化项，所以它容易过拟合，特别是在特征数多于样本数的情况下。
4. 解决方法：通过求解一个线性系统的最小二乘解来找到最佳参数。

**岭回归**:
1. 引入正则化：除了最小化残差平方和，还添加了一个正则化项，用来控制模型复杂度，防止过拟合。
2. 控制多重共线性：当特征间高度相关时，岭回归可以稳定权重，防止某些特征对结果产生过大影响。
3. 系数稀疏性：由于正则化，某些系数会被显著减小，实现特征选择的效果。
4. 解决方法：优化目标时加入L2范数，通常使用正规方程或者迭代算法如梯度下降找到权值。