Ridge 正则化

在上一个练习中，您练习了 lasso 正则化。如果在机器学习面试中被问到正则化技术，请明确区分这 2 种范数。Lasso 使用 L1 范数，对应惩罚参数与系数的绝对值。Ridge 回归执行 L2 正则化（也称为 L2 范数），即在普通最小二乘中加入惩罚项，惩罚参数乘以系数平方和。

在本练习中，您将使用 Ridge 在 diabetes 数据框上练习正则化。特征矩阵和目标数组分别以 X 和 y 的名称保存在您的工作区中。

我们已为您导入了 sklearn.metrics 中的 mean_squared_error，以及 sklearn.model_selection 中的 train_test_split。