w=(XTX+λI)−1XTyw = (X^T X + λI)^{-1} X^T yw=(XTX+λI)−1XTy

其中，I是一个单位矩阵，λ是一个正则化参数。通过调整λ的值，我们可以在模型的拟合能力和泛化能力之间取得平衡。

首先，我们需要对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、特征工程等。然后，我们将数据集划分为训练集和测试集，以便进行模型的训练和评估。

接下来，我们使用训练集来训练模型。在训练过程中，我们需要对特征进行标准化处理，以确保每个特征对模型的影响相同。然后，我们使用岭回归的公式来计算回归系数。