La régression Ridge ajoute une pénalité L2, proportionnelle à la somme des carrés des coefficients. Elle les rapproche de zéro sans les annuler, ce qui stabilise le modèle en présence de variables corrélées. Plus alpha est grand, plus la régularisation est forte.
Exemple
Ridge(alpha=1.0).fit(X_train_s, y_train)