Ridge 正規化

在上一個練習中，你已經練習了 Lasso 正規化。如果在機器學習面試中被問到正規化技巧，務必要知道這兩種範數的差異。Lasso 使用對應於懲罰參數的 L1 範數，以及係數的絕對值。Ridge 迴歸則執行 L2 正規化（又稱為 L2 範數），會在一般最小平方法中加入懲罰項，使用懲罰參數與係數平方和。

在這個練習中，你將在 diabetes DataFrame 上練習使用 Ridge 進行正規化。特徵矩陣與目標陣列已分別以 X 與 y 儲存在你的工作空間中。

我們已替你匯入 sklearn.metrics 的 mean_squared_error 與 sklearn.model_selection 的 train_test_split。