#岭回归
from sklearn import linear_model
#参数alpha用于控制复杂度,alpha的值越接近于0,岭回归器表现越接近于普通最小二乘法的线性回归器
#因此，若想让异常值具有良好的健壮性,就要为alpha分配一个较大的值,这里我们用一个中等大小的值0.01
ridge_regressor = linear_model.Ridge(alpha=0.01,fit_intercept=True,max_iter=10000)
import sklearn.metrics as sm
#训练回归器
ridge_regressor.fit(x_train,y_train)
y_test_pred_ridge = ridge_regressor.predict(x_test)
print("Mean absolute error",round(sm.mean_absolute_error(y_test,y_test_pred_ridge), 2))
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岭回归是对系数规模施加了惩罚的正则化方法,除了岭系数在计算时减去一个值外,
他和最小二乘法是相同的。在岭回归中，缩放转换会有重大影响。因此在估计模型前要对所有因子
进行标准化处理
标准化:减去均值再除以标准差
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在前面普通线性回归的基础上，加上上面的代码。即为岭回归(有了惩罚项)
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