Regression modelRegression / GLM

انحدار الشبكة المرنة

يجمع انحدار الشبكة المرنة (Elastic Net Regression) بين عقوبات L1 (لاسو - lasso) و L2 (ريدج - ridge) في إطار انحدار واحد مُنظَّم. يتم التحكم فيه بواسطة معامل المزج ألفا (alpha) وقوة الانكماش لامدا (lambda)، ويمكنه اختيار المتغيرات في وقت واحد والتعامل مع المتنبئات المترابطة - متغلبًا بذلك على القيود الرئيسية لأسلوبي لاسو وريدج الخالصين عند تطبيقهما بمفردهما.

طبِّق باستخدام StatMindقريبًافيديوقريبًاDownload 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 (Statistical Methodology), 67(2), 301-320. DOI: 10.1111/j.1467-9868.2005.00503.x
  2. Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction (2nd ed.). Springer. ISBN: 978-0387848570

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 3). Elastic Net Regularized Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/statistics/elastic-net-regression

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