这是什么意思？：
Ridge惩罚系数的l2范数或w的欧几里德长度。
来自教科书：Python机器学习入门
Ridge回归对模型系数进行惩罚，以校正过度拟合。正如您可能已经了解到的那样，当模型中的参数过多时会导致过度拟合，从而导致该模型无法存储数据（从而导致泛化不良）。在岭回归中，您可以向回归估计值添加偏差以减少方差。这是通过在损失函数中添加惩罚项来减少每个特征对模型结果的贡献而实现的。希望对您有所帮助！