線形回帰モデルにおいて、特徴量間の強い相関（多重共線性）がある場合に、モデルの安定性を高めるために有効な正則化手法を含むモデルはどれか。

Ridge（L2正則化）やLasso（L1正則化）は、係数の大きさにペナルティを課すことで過学習を防ぎ、多重共線性の影響を軽減する（SparkのLinearRegressionでもElasticNetパラメータで設定可）。