🌟sklearn学习笔记之岭回归💡

在机器学习的广阔天地中，岭回归是一种非常实用的线性回归模型，尤其适合处理多重共线性问题！今天就用sklearn库来探索这一利器吧～🔍

首先，我们需要导入必要的库：`from sklearn.linear_model import Ridge`。接着，准备好你的数据集，无论是房价预测还是用户行为分析，只要存在特征间相关性较强的情况，岭回归都能大显身手。与其他回归方法不同，岭回归通过引入L2正则化项，有效降低了过拟合的风险。调节参数`alpha`的大小可以控制正则化的强度，从而找到最佳平衡点～⚖️

最后，别忘了评估模型性能！使用交叉验证或均方误差等指标，确保模型既精准又稳健。💪

岭回归就像一位温柔而强大的助手，在复杂的数据世界里助你一臂之力！🌈