【岭回归(Ridge Regression)】：正则化的线性模型

【岭回归(Ridge Regression)】：正则化的线性模型

岭回归（Ridge Regression）是一种用于处理线性回归问题的正则化方式。在普通的线性回归中，当特征数大于样本数时，模型会出现过拟合的问题。而岭回归通过限制参数的大小，可以有效地避免过拟合问题。

岭回归的实现方式是给损失函数添加一个正则项，这个正则项包含所有参数的平方和，并乘以一个系数 alpha。alpha 的值越大，惩罚力度越大，参数越趋向于 0，就越容易解决过拟合的问题。

下面通过 Python 代码来演示如何使用岭回归：

from sklearn.linear_model import Ridge
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split