嶺回歸是一種用于解決多重共線性問題的回歸方法，它在普通線性回歸通常引發過擬合的情況下，使用L2正則化項對模型參數進行約束，從而提高了模型的泛化能力。Python中可以使用sklearn庫中的Ridge類來實現嶺回歸。

from sklearn.linear_model import Ridge
import numpy as np
# 生成隨機數據
np.random.seed(0)
X = np.random.rand(10, 5)
y = np.random.rand(10)
# 嶺回歸模型
ridge = Ridge(alpha=1.0)
ridge.fit(X, y)
# 預測
x_new = np.random.rand(5)
y_new = ridge.predict(x_new.reshape(1,-1))
print(y_new)

在上面的代碼中，我們首先生成了10行5列的隨機數作為特征矩陣X，同時生成了10個隨機數作為目標變量y。接著創建了一個alpha參數為1.0的嶺回歸模型，并使用fit()函數擬合數據。最后，我們生成了一個隨機數向量x_new，并使用predict()函數對該向量進行預測，得到了一個實數值。

需要注意的是，在使用嶺回歸模型時，alpha參數的值越大，模型的懲罰力度就越大，但是模型偏差會相應增大，而方差會減小。因此，我們需要根據實際情況和數據特征來選擇alpha參數的值，并在交叉驗證等方法中進行調整，以獲得更好的效果。