在Python中使用Scikit-Learn实现岭回归，评估波士顿房价预测性能，并提供代码示例。

在Python中实现岭回归以预测波士顿房价是一个典型的回归问题，可以通过Scikit-Learn库轻松完成。首先，我们需要加载波士顿房价数据集，然后创建并训练线性回归模型，接着将模型从线性回归改为岭回归，并评估模型性能。

参考资源链接：[机器学习实战：波士顿房价预测——岭回归分析](https://wenku.csdn.net/doc/6t0venxdr6?spm=1055.2569.3001.10343)

具体步骤如下：

1. 导入必要的库：

from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.linear_model import LinearRegression, Ridge
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import matplotlib.pyplot as plt

2. 加载数据并查看数据集结构：

boston = load_boston()
print(boston.data.shape)
print(boston.feature_names)

3. 划分数据集为训练集和测试集：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(boston.data, boston.target, test_size=0.2, random_state=42)

4. 创建并训练线性回归模型：

lr = LinearRegression()
lr.fit(X_train, y_train)
y_pred_lr = lr.predict(X_test)
print('Linear Regression RMSE:', mean_squared_error(y_test, y_pred_lr, squared=False))

5. 创建并训练岭回归模型，设置不同的alpha值进行测试：

alphas = [0.1, 1, 10, 100, 1000]
scores = []

for alpha in alphas:
    ridge = Ridge(alpha=alpha)
    ridge.fit(X_train, y_train)
    y_pred_ridge = ridge.predict(X_test)
    score = mean_squared_error(y_test, y_pred_ridge, squared=False)
    scores.append((alpha, score))

6. 输出不同alpha对应的性能，并找出最佳alpha值：

print('Ridge Regression RMSE for different alphas:')
for alpha, score in scores:
    print('alpha = {}: RMSE = {:.3f}'.format(alpha, score))

7. 可视化不同alpha值的模型性能：

best_alpha, best_score = min(scores, key=lambda x: x[1])
plt.plot([alpha for alpha, _ in scores], [score for _, score in scores], marker='o')
plt.xscale('log')
plt.xlabel('alpha')
plt.ylabel('RMSE')
plt.title('Ridge Regression - Alpha vs RMSE')
plt.show()

在上述代码中，我们首先用线性回归作为基线模型进行训练和预测，然后用岭回归模型进行同样的过程，但是在岭回归中添加了正则化参数`alpha`。通过改变`alpha`的值，我们可以找到使得模型在测试集上表现最佳的参数。最后，我们通过可视化不同`alpha`值对应的模型性能，帮助我们直观地选择最优的模型参数。

参考资源链接：[机器学习实战：波士顿房价预测——岭回归分析](https://wenku.csdn.net/doc/6t0venxdr6?spm=1055.2569.3001.10343)