嶺回歸是一種線性回歸的改進算法，通過引入L2范數(shù)作為懲罰項來控制模型的復雜度，避免過擬合的發(fā)生。在嶺回歸中，一個非常重要的參數(shù)就是k值，它會影響模型的泛化能力和預測效果。

import numpy as np
from sklearn.linear_model import RidgeCV
# 創(chuàng)建數(shù)據(jù)集
x = np.random.rand(100, 20)
y = np.random.rand(100)
# 嶺回歸模型
ridge = RidgeCV(alphas=[0.1, 1, 10], cv=3).fit(x, y)
# 輸出最優(yōu)k值
print("最優(yōu)k值：", ridge.alpha_)

在上面的代碼中，我們使用了sklearn庫的RidgeCV函數(shù)來進行嶺回歸模型的訓練，其中設定了alphas參數(shù)為[0.1, 1, 10]，即選擇k值為0.1、1和10進行嶺回歸；cv參數(shù)設定為3，表示使用3折交叉驗證來評估模型的性能。

在訓練完成后，我們使用ridge.alpha_來獲取最優(yōu)的k值，進而選擇對應的嶺回歸模型。

總的來說，嶺回歸中的k值非常重要，需要根據(jù)實際情況進行合理選擇，以獲得更好的預測效果。