Ridge回帰（load_boston） - Qiita

今回は Ridge 回帰の実装（コード）をまとめていきます。 ■ Ridge回帰の手順 次の7つのSTEPで進めます。 モジュールの用意 データの準備 パラメータの探索 モデルの作成 予測値の算出 残差プロット モデルの評価 1. モジュールの用意 最初に、必要なモジュールをインポートしておきます。 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # データセットを読み込むモジュール from sklearn.datasets import load_boston # 訓練データとテストデータを分割するモジュール from sklearn.model_selection import train_test_split # 標準化（分散正規化）を行うモジュール from sklearn.prepro