from sklearn.linear_model import Ridge ridge = Ridge(alpha=1.0) ridge.fit(X_train[features_without_ones],y_train) w_ridge = [] w_ridge.extend(ridge.coef_) w_ridge.append(ridge.intercept_) w1["ridge_sklearn_w"] = w_ridge w1.round(decimals=2)

这段代码使用了scikit-learn库中的Ridge回归模型来拟合特征矩阵X_train和目标变量y_train，并将得到的系数和截距存储在列表w_ridge中。最后，将系数和截距放入字典w1中，键为"ridge_sklearn_w"。函数round(decimals=2)是将结果四舍五入到小数点后两位。Ridge回归是一种线性回归模型，其中加入了L2正则化项，可以用来处理多重共线性问题。

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import pandas as pd import numpy as np import winreg import sklearn from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import Ridge###导入岭回归算法 from sklearn.metrics import r2_score import winreg

你已经成功导入了所需的库：pandas、numpy、winreg、sklearn以及sklearn中的LinearRegression、train_test_split、Ridge和r2_score。

现在你可以使用这些库中提供的功能来进行数据处理、建模和评估等任务。如果你需要进一步的帮助或有其他问题，请随时提问。

解析from sklearn.linear_model import Ridge

Ridge 是一种线性回归模型，它通过对系数进行惩罚来解决多重共线性问题。在 sklearn 中，可以通过 from sklearn.linear_model import Ridge 来导入 Ridge 模型。