使用RidgeCV构建L2范数线性回归模型，优化参数选择

岭回归（Ridge Regression）是一种用于处理多重共线性问题的线性回归方法。它通过在损失函数中添加L2范数正则化项，来限制模型参数的大小。

RidgeCV是Ridge Regression的交叉验证版本，它可以自动选择最优的正则化参数alpha。在使用RidgeCV构建模型时，我们需要先确定一组可能的alpha值，然后通过交叉验证选择最优的alpha。

首先，我们需要导入必要的库：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import RidgeCV
from sklearn.datasets import make_regression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

接下来，我们使用make_regression生成一个模拟数据集：

X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=10, noise=0.1, random_state=0)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

生成的数据集包含100个样本和10个特征，噪声为0.1。我们将数据集分为训练集和测试集，其中训练集占80%。

接下来，我们使用RidgeCV进行建模：

ridge = RidgeCV(alphas=[0.1, 1.0, 10.0])
ridge.fit(X_train, y_train)

这里我们选择了三个可能的alpha值：0.1，1.0和10.0。RidgeCV会通过交叉验证选择最优的alpha，并在整个训练集上拟合模型。

最后，我们可以使用测试集评估模型的性能：

y_pred = ridge.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("Mean Squared Error:", mse)

在这个例子中，我们使用均方误差（Mean Squared Error）作为评估指标。均方误差越小，模型的性能越好。

除了评估模型的性能，我们还可以查看模型选择的最优alpha：

print("Best alpha:", ridge.alpha_)

在训练过程中，RidgeCV会选择性能 的alpha值，并保存在属性alpha_中。

需要注意的是，RidgeCV的alpha值是在指定的一组可能的alpha值中选择的，如果我们没有明确指定alpha值，则它会默认在一定的范围内自动选择合适的alpha值。

总结来说，使用RidgeCV构建L2范数线性回归模型的步骤包括：导入必要的库、准备数据、初始化RidgeCV对象并指定可能的alpha值、拟合模型、评估模型性能和查看最优alpha值。