通过网格搜索，将岭回归模型在测试数据上的评分提高到0.85以上，输出模型采用不同超参数组合时在测试数据上的评分和均方误差

好的，我可以帮你解答这个问题。

首先，岭回归是一种常用的线性回归方法，其可以通过引入L2正则化项来解决过拟合问题。在scikit-learn库中，我们可以使用Ridge类来实现岭回归。而网格搜索则是一种常见的超参数调优方法，它可以帮我们自动地尝试不同的超参数组合，从而找到最优的模型。

为了将岭回归模型在测试数据上的评分提高到0.85以上，我们可以使用网格搜索来寻找最优的超参数组合。具体来说，我们可以使用GridSearchCV类来进行网格搜索，该类可以帮我们自动地尝试不同的超参数组合，并返回最优的模型。在这里，我们可以考虑尝试不同的alpha值（正则化强度）和fit_intercept值（是否拟合截距）。

下面是示例代码：

from sklearn.linear_model import Ridge
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
from sklearn.datasets import make_regression
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np

# 生成数据集
X, y = make_regression(n_samples=1000, n_features=10, noise=0.1, random_state=1)

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=1)

# 定义岭回归模型
ridge = Ridge()

# 定义超参数搜索空间
param_grid = {'alpha': np.logspace(-3, 3, 7),
              'fit_intercept': [True, False]}

# 定义网格搜索对象
grid_search = GridSearchCV(estimator=ridge, param_grid=param_grid, cv=5)

# 进行网格搜索
grid_search.fit(X_train, y_train)

# 输出最优的超参数组合
print("Best hyperparameters:", grid_search.best_params_)

# 使用最优的超参数构建模型
ridge_best = grid_search.best_estimator_

# 在测试数据上进行预测
y_pred = ridge_best.predict(X_test)

# 计算评分和均方误差
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

# 输出评分和均方误差
print("R2 score:", r2)
print("MSE:", mse)

在上面的代码中，我们首先生成了一个包含1000个样本和10个特征的数据集，并将其划分为训练集和测试集。然后，我们定义了一个岭回归模型和超参数搜索空间，其中alpha值的范围为10的-3次方到10的3次方，fit_intercept值为True和False两种情况。接着，我们使用GridSearchCV类进行网格搜索，并在训练数据上训练模型。最后，我们使用最优的模型在测试数据上进行预测，并计算评分和均方误差。

你可以根据需要修改超参数搜索空间，并尝试不同的参数组合，从而找到最优的模型。希望能对你有所帮助！