岭回归：线性回归模型的有效改进方法

岭回归是一种线性回归模型的改进方法，它通过对模型系数进行限制，减小了模型的方差。具体来说，岭回归在回归模型中加入了一个正则化项（L2正则化），使得模型的系数不能太大，从而避免过拟合的问题。岭回归的本质是在最小二乘法的基础上加入了一个约束条件，使得最小化残差平方和的同时，对系数的大小进行了限制。

岭回归的优点在于它可以有效地解决多重共线性的问题，即当自变量之间存在较强的相关性时，岭回归可以保证模型仍然能够稳定地估计系数。同时，岭回归还可以通过交叉验证等方法来确定正则化参数的取值，从而进一步提高模型的预测能力。