scikit-learn linearRegression 1.1.2 嶺迴歸

Ridge 嶺迴歸通過對迴歸稀疏增加罰項來解決 普通最小二乘法 的一些問題.嶺迴歸係數通過最小化帶罰項的殘差平方和 上述公式中,  是控制模型複雜度的因子(可看做收縮率的大小) :  越大，收縮率越大，那麼係數對於共線性的魯棒性更強 一、一般線性迴歸遇到的問題     在處理複雜的數據的迴歸問題時，普通的線性迴歸會遇到一些問題，主要表現在： 預測精度：這裏要處理好這樣一對爲題，即樣本的數量和特徵的

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