Python实现岭回归

1 概述

1.1 线性回归

对于一般地线性回归问题，参数的求解采用的是最小二乘法，其目标函数如下：

1.2 岭回归 

岭回归(ridge regression) 是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法。
是一种改良的最小二乘估计法，对某些数据的拟合要强于最小二乘法。

1.3 过拟合

图二就是正常拟合，符合数据的趋势，而图三，虽然在训练集上拟合得很好，但是出现未知数据时，比如Size很大时，根据目前拟合来看，可能得到的结果很小，与实际误差会很大。 

2 sklearn中的岭回归

在sklearn库中，可以使用sklearn.linear_model.Ridge调用岭回归模型，其主要参数有：

• alpha：正则化因子，对应于损失函数中的