本文探讨了线性回归在实际应用中的挑战，特别是多重共线性问题，介绍了岭回归和套索回归作为解决方案。通过scikit-learn库展示了这两种回归方法在Python中的实现，包括波士顿房价数据集上的实例，强调了它们在特征选择和防止过拟合中的作用。同时提醒在解释模型系数时需要注意的事项，如输入变量标准化和正则化参数选择。
线性模型系数解释中的陷阱 - 岭回归和套索回归 python实例
在机器学习中，线性回归是一个重要的方法。然而，在实践中，解释线性回归的系数是一项具有挑战性的任务。本文将介绍两种常用的线性回归变体：岭回归和套索回归，并提供相应的Python代码。
- 岭回归
岭回归是一种用于处理多重共线性问题的回归分析技术。它通过对系数进行正则化来防止过度拟合。正则化的惩罚项是L2范数，也称为岭惩罚。
我们使用scikit-learn库中的Ridge模型来实现岭回归。
from sklearn.linear_model import Ridge
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
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