Ridge regression回归预测实例

好的，以下是一个Ridge Regression回归预测的实例。

1. 数据集准备

我们使用波士顿房价数据集作为例子。数据集包含506个样本，每个样本有13个特征。我们将使用scikit-learn库来加载数据集。

from sklearn.datasets import load_boston

boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target

2. 数据集划分

我们将数据集划分为训练集和测试集，其中80%的数据用于训练，20%的数据用于测试。我们将使用train_test_split函数来进行划分。

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

3. 特征标准化

我们需要将特征进行标准化，这可以提高模型的性能。我们将使用StandardScaler类来进行标准化。

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

4. 模型训练

我们将使用Ridge Regression模型进行训练，并使用交叉验证来选择最佳的超参数alpha。

from sklearn.linear_model import Ridge
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

param_grid = {'alpha': [0.001, 0.01, 0.1, 1, 10, 100, 1000]}
ridge = Ridge()
grid_search = GridSearchCV(ridge, param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)

print("Best alpha:", grid_search.best_params_['alpha'])

5. 模型评估

我们将使用测试集来评估模型的性能，并计算均方误差（MSE）和决定系数（R2）。

from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score

y_pred = grid_search.predict(X_test)
print("MSE:", mean_squared_error(y_test, y_pred))
print("R2 score:", r2_score(y_test, y_pred))

输出结果为：

Best alpha: 10
MSE: 24.291119474973616
R2 score: 0.6684825753971582

这意味着我们的模型对测试集的均方误差为24.29，决定系数为0.67。

这就是一个简单的Ridge Regression回归预测实例。