本研究提出了一种新的回归方法——高度自适应岭回归（HAR），解决了右连续函数回归中的维数依赖问题。HAR在平方可积的分割导数类中实现了无维L2收敛速率为$n^{-1/3}$。通过仿真和实际数据验证，HAR在小型数据集上表现优于现有算法，具有实用价值。