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岭回归（Ridge Regression）是一种用于解决线性回归问题的有效方法。传统线性回归模型在特征数量多于样本数量时容易出现过拟合现象。为了应对这一挑战，岭回归通过引入正则化项来限制模型参数的大小，从而防止模型过于依赖训练数据。

在岭回归中，我们为目标函数添加了一个正则项，这个正则项包含了所有模型参数的平方和，并乘以一个称为alpha（α）的超参数。alpha的值越大，模型对参数的惩罚力度越大，参数值越趋向于零，从而更容易避免过拟合。

以下是使用Python代码实现岭回归的示例：

from sklearn.linear_model import Ridge
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.metrics import mean_squared_error

通过这些代码，可以加载Boston房屋数据集，训练Ridge回归模型，并评估模型性能。这一过程展示了如何在实际应用中有效地应用岭回归来解决过拟合问题。