ইলাস্টিক নেট
ইলাস্টিক নেট (Elastic Net) হলো একটি রেগুলারাইজড লিনিয়ার রিগ্রেশন পদ্ধতি যা ২০০৫ সালে Zou এবং Hastie প্রবর্তন করেন। এটি LASSO (L1) এবং Ridge (L2) পেনাল্টির মিশ্রণ, তাই এটি একই সাথে ভ্যারিয়েবল সিলেকশন এবং কোএফিসিয়েন্ট সংকোচন (shrinkage) সম্পাদন করে। এটি বহু সংখ্যক, সম্ভাব্য সম্পর্কযুক্ত (correlated) প্রিডিক্টরযুক্ত ডেটার ভবিষ্যদ্বাণীমূলক (predictive) এবং ব্যাখ্যামূলক (explanatory) মডেলিংয়ের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
উৎস
- 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 ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 1). Elastic Net Regularized Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/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.
- ল্যাসো রিগ্রেশনযন্ত্র শিখন↔ compare
- লজিস্টিক রিগ্রেশনগবেষণা পরিসংখ্যান↔ compare
- Random Forestযন্ত্র শিখন↔ compare
- রিজ রিগ্রেশনযন্ত্র শিখন↔ compare
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →