岭回归 岭回归英語ridge regression是一种在自变量高度相关的情况下估计多元回归模型系数的方法它已被应用于计量经济学化学和工程学等许多领域也称为吉洪諾夫正则化英語Tikhonov regularization以苏联数学家安德烈吉洪諾夫的名字命名是一种不适定问题的正则化方法对于缓解线性回归中的多重共线性问题特别有用这种问题通常出现在具有大量参数的模型中一般来说该方法提高了参数估计问题的效率以换取可容忍的偏差量参见偏差方差权衡 该理论最初由Hoerl和Kennard于年在他们发表在Technometrics上的论文RIDGE回归非正交问题的偏差估计英語RIDGE regressions biased estimation of nonorthogonal problems和RIDGE回归在非正交问题中的应用英語RIDGE regressions applications in nonorthogonal problems中引入  当线性回归模型具有一些多重共线性高度相关自变量时通过创建岭回归估计器RR岭回归被开发为解决最小二乘估计器不精确问题的可能解决方案这提供了更精确的岭参数估计因为其方差和均方估计量通常小于先前导出的最小二乘估计量