python 岭回归

岭回归是一种用于处理多重共线性问题的回归方法。在岭回归中，通过对变量的岭迹图进行观察，剔除变化趋势大的自变量，使得回归估计变得平稳。然而，由于岭回归观察具有一定的主观性，因此在一些情况下存在不足。但是，可以利用岭回归的结果进行其他定性或定量的分析。

在Python中，可以使用一些库和工具来进行岭回归。此外，Python还可以用于数据增强，通过对数据集进行裁剪、旋转、翻转、增加噪声、变暗、变亮等操作，能够有效地扩充数据集。可以直接使用Python进行岭回归和数据增强，只需将相应的代码中的文件路径名进行修改即可使用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [基于Python的岭回归模型](https://blog.csdn.net/DL11007/article/details/129198295)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [python进行数据增强](https://download.csdn.net/download/doyoboy/88278532)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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