DOC use notebook-style in linear_model/plot_ridge_path.py
@@ -38,8 +38,9 @@ from sklearn import linear_model
X = 1.0 / (np.arange(1, 11) + np.arange(0, 10)[:, np.newaxis])
y = np.ones(10)
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# Compute paths
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n_alphas = 200
alphas = np.logspace(-10, -2, n_alphas)
@@ -50,8 +51,9 @@ for a in alphas:
ridge.fit(X, y)
coefs.append(ridge.coef_)
-# #############################################################################
+# %%
# Display results
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ax = plt.gca()
