本文介绍了如何使用Python实现岭回归，解决多重共线性问题。通过引入Scikit-learn库，创建并训练Ridge模型，进行数据预测，并利用coef_属性获取特征权重，同时用均方误差评估模型性能。
岭回归是一种常用的线性回归方法，用于处理多重共线性问题。在本文中，我们将使用Python来实现岭回归，并提供相应的源代码。
首先，我们需要导入所需的库，包括NumPy和Scikit-learn：
import numpy as np
from sklearn.linear_model import Ridge
from sklearn.metrics import mean_squared_error
接下来，我们需要准备用于训练和测试的数据。在这个例子中，我们使用一个简单的二维数据集。假设我们有一组自变量X和对应的因变量y：
X = np.array(
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