<p id="3557SKTO">岭回归（Ridge Regression）是普通线性回归的一种改进，它通过引入一个称为“岭”的惩罚项来解决普通线性回归在面对共线性数据时可能出现的问题。这个惩罚项是自变量系数的平方和乘以一个正的常数（岭参数）。岭回归的目标是最小化残差平方和与系数平方和的加权和。</p><p id="3557SKTP">岭回归的主要特点包括：</p><p><ul><li id="3557SKU4">它通过惩罚大的系数来减少模型的复杂度，从而避免过拟合。</li><li id="3557SKU5">岭参数控制了惩罚的强度，参数越大，惩罚越强，系数越小。</li><li id="3557SKU6">岭回归可以产生更稳定的模型，尤其是在自变量之间存在高度相关性时。</li></ul></p><p id="3557SKTQ">岭回归的使用场景包括：</p><p><ul><li id="3557SKU7">当数据集中的自变量高度相关，即存在多重共线性时。</li><li id="3557SKU8">当需要一个更稳定的模型，以减少过拟合的风险时。</li><li id="3557SKU9">在变量选择时，岭回归可以帮助降低模型复杂度，提高模型的泛化能力。</li></ul></p><p id="3557SKTR">案例分析：</p><p><ul><li id="3557SKUA">工具地址：析易科研数据分析平台（http://data.easyaier.com/sci/index）</li><li id="3557SKUB">操作案例：以肝硬化指数数据集为例，对总胆固醇、甘油三酯、高密度脂蛋白三个变量和肝硬化指标之间做岭回归分析，并根据生成的回归模型进行回归预测。</li></ul></p><p id="3557SKTS">步骤1：进入析易科研数据分析平台，在最左侧找到普通线性回归功能（机器学习→线性回归→岭回归）</p><p id="3557SKTT">步骤2：在最右侧的操作表单中，数据表选择肝硬化指数，选择总胆固醇、甘油三酯和高密度蛋白为自变量；选择肝硬化指标为因变量，测试集拆分比例等按照默认数据（按照个人需求进行设置）。</p><p class="f_center"><img src="https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2024%2F1104%2F70a9de33j00smf8ne001nd000yi00ham.jpg&thumbnail=660x&quality=80&type=jpg"/><br/><br/></p><p id="3557SKTV">步骤3：点击计算按钮，等待5-8秒，平台自动生成分析报告并保存模型。</p><p class="f_center"><img src="https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2024%2F1104%2Fdaj00smf8ne001kd000y200mem.jpg&thumbnail=660x&quality=80&type=jpg"/><br/><br/></p><p id="3557SKU1">步骤4：在最左侧找到线性回归预测功能（数理统计→线性回归→线性回归预测），然后填写预测的操作表单：自变量（总胆固醇、甘油三酯和高密度蛋白），模型（选择刚刚自动保存的岭回归分析模型）；最后点击预测，平台在表中添加一列新的数据存放预测结果。</p><p class="f_center"><img src="https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2024%2F1104%2F12ef055aj00smf8ne0025d000yi00g3m.jpg&thumbnail=660x&quality=80&type=jpg"/><br/><br/></p> 讯享网
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