【python 机器学习】sklearn岭回归

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sklearn 岭回归

岭回归（Ridge Regression）是线性回归的一种变体，它通过引入正则化项来解决过拟合问题，并改善模型的泛化能力。岭回归特别适用于当特征之间存在多重共线性时，可以帮助避免模型因特征相关性过高而导致的参数不稳定。本文将介绍岭回归的原理以及如何使用 sklearn 实现岭回归。

1. 什么是岭回归？

小学生可以理解的解释：

想象你正在画一张线图来预测未来的气温。如果你没有足够的信息，可能会画出一条非常弯曲的线，试图适应每个数据点。但如果你能稍微让这些曲线更加平滑一些，可能就能预测得更准。岭回归就像是给这条曲线加上一些“阻力”，让它不能过于弯曲，确保更好地预测未来。

学术解释：

岭回归是对普通最小二乘法（OLS）回归的改进，它通过在损失函数中加入 L2 正则化项（权重的平方和）来防止过拟合。正则化项的加入使得模型对特征的依赖更加平滑，从而减少了模型对噪声和小波动的敏感性，避免了由于特征间的共线性（即特征之间高度相关）导致的参数不稳定问题。

岭回归的目标是最小化以下损失函数：