Beta Ridge回归是一种使用岭回归的正则化方法，用于处理具有高维特征的线性回归问题。在Beta Ridge回归中，使用L2范数对回归系数进行惩罚，以避免过拟合。该方法还可以根据设置的参数来控制L1和L2正则化的比例。

下面是Python中使用Beta Ridge回归的示例代码：

from sklearn.linear_model import Ridge
from sklearn import datasets
import numpy as np

# 导入数据集
diabetes = datasets.load_diabetes()
X = diabetes.data
y = diabetes.target

# 定义Alpha参数
alpha = 0.1

# 建立Beta Ridge模型
model = Ridge(alpha=alpha)

# 拟合模型
model.fit(X, y)

# 输出系数
print(model.coef_)

在上面的代码中，我们首先导入数据集，然后定义了一个Alpha参数，根据这个参数使用Ridge()函数建立了一个Beta Ridge模型，并使用fit()方法来拟合模型并输出系数。根据Alpha参数的不同设置，可以通过调整L1和L2正则化的比例来控制Beta Ridge回归的效果。