Machine learning

شبكة المرونة (Elastic Net)

شبكة المرونة (Elastic Net) هي طريقة انحدار خطي مُنظَّم (regularized) قدمها Zou و Hastie في عام 2005، وهي تمزج بين عقوبتي LASSO (L1) و Ridge (L2)، لذا فهي تؤدي اختيار المتغيرات وتقليص المعاملات في نفس الوقت. وهي مصممة للنمذجة التنبؤية والتفسيرية على البيانات التي تحتوي على العديد من المتنبئات، التي قد تكون مترابطة.

افتح في MethodMindقريبًافيديوقريبًاDownload slides

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

المصادر

  1. Zou, H. & Hastie, T. (2005). Regularization and Variable Selection via the Elastic Net. Journal of the Royal Statistical Society: Series B, 67(2), 301–320. DOI: 10.1111/j.1467-9868.2005.00503.x

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 1). Elastic Net Regularized Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/machine-learning/elastic-net

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

يُستشهد بها في

ScholarGateElastic Net (Elastic Net Regularized Regression). استُرجع بتاريخ 2026-06-15 من https://scholargate.app/ar/machine-learning/elastic-net · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026