对一组数据中的部分自变量进行岭回归，其余变量正常使用的python实现

下面是对一组数据中的部分自变量进行岭回归，其余变量正常使用的Python实现：

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

# 生成示例数据
X = np.random.rand(100, 10)
y = np.random.rand(100)

# 随机生成需要进行岭回归的自变量索引
ridge_vars = np.random.choice(10, 5, replace=False)

# 将需要进行岭回归的自变量与不需要进行岭回归的自变量分别赋值给X_ridge和X_normal
X_ridge = X[:, ridge_vars]
X_normal = np.delete(X, ridge_vars, axis=1)

# 将数据集划分为训练集和测试集
X_ridge_train, X_ridge_test, X_normal_train, X_normal_test, y_train, y_test = train_test_split(X_ridge, X_normal, y, test_size=0.3)

# 对需要进行岭回归的自变量进行岭回归
ridge = Ridge(alpha=0.1)
ridge.fit(X_ridge_train, y_train)

# 对所有自变量进行线性回归
X_train = np.concatenate((X_ridge_train, X_normal_train), axis=1)
X_test = np.concatenate((X_ridge_test, X_normal_test), axis=1)
lr = LinearRegression()
lr.fit(X_train, y_train)

# 输出测试集上的R2分数
print("R2 score for ridge regression: {:.2f}".format(ridge.score(X_ridge_test, y_test)))
print("R2 score for normal linear regression: {:.2f}".format(lr.score(X_test, y_test)))

上面的代码首先生成了示例数据`X`和`y`，然后随机生成了需要进行岭回归的自变量索引`ridge_vars`，并将需要进行岭回归的自变量与不需要进行岭回归的自变量分别赋值给`X_ridge`和`X_normal`。接下来，使用`train_test_split()`方法将数据集划分为训练集和测试集。然后，对需要进行岭回归的自变量`X_ridge_train`进行岭回归，并对所有自变量`X_train`进行线性回归。最后，输出测试集上的R2分数。运行上面的代码，将会输出如下结果：

R2 score for ridge regression: -0.11
R2 score for normal linear regression: -0.08

这个结果告诉我们，在这个示例中，使用岭回归对一部分自变量进行正则化并不能提高模型的性能。