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。
岭回归的主要特点包括：
- 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。
- 岭参数控制了惩罚的强度，参数越大，惩罚越强，系数越小。
- 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。
岭回归的使用场景包括：
- 当数据集中的自变量高度相关，即存在多重共线性时。
- 当需要一个更稳定的模型，以减少过拟合的风险时。
- 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。
案例分析：
- 工具地址：析易科研数据分析平台（http://data.easyaier.com/sci/index）
- 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。
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）
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）。
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。
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。
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