MASS 中有岭估计的代码，如果没有记错的话。

lm.ridge(formula, data, subset, na.action, lambda = 0, model = FALSE,
         x = FALSE, y = FALSE, contrasts = NULL, ...)
formula是你设定的模型函数。
data为训练数据集
lambda为变量成本。
这里值得一提的就是lambda的设定，岭回归是一种变量降维的回归办法，主要通过给变量添加一个变量成本参数来限定变量的个数。所以lambda越大，降维的效果越好。lambda的取值没有什么规则。最好设定不同的lambda值，然后比较不同lambda值的模型的拟合表现。