使用数据集训练岭回归模型

使用病数据集训练岭回归模型，需要按照以下步骤进行操作：

1. 导入所需的库：首先需要导入所需的库，包括pandas用于数据处理，numpy用于数值计算，sklearn用于模型训练和评估。

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import Ridge
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

2. 加载数据集：使用pandas库的read_csv()函数加载糖niao bing数据集，并将其分为特征和标签。

data = pd.read_csv('diabetes.csv')
X = data.drop('target', axis=1)
y = data['target']

3. 数据集分割：将数据集划分为训练集和测试集，可以使用sklearn库的train_test_split()函数来完成。

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

4. 模型训练和评估：实例化岭回归模型，使用训练集训练模型，并使用测试集计算均方根误差来评估模型的性能。

ridge = Ridge(alpha=0.5)  # alpha为惩罚系数
ridge.fit(X_train, y_train)
y_pred = ridge.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
rmse = np.sqrt(mse)
print('RMSE:', rmse)

岭回归模型就可以使用数据集进行训练和评估了。