Regression modelRegression / GLM

ইলাস্টিক নেট রিগ্রেশন

ইলাস্টিক নেট রিগ্রেশন L1 (ল্যাসো) এবং L2 (রিজ) পেনাল্টিকে একটি একক রেগুলারাইজড রিগ্রেশন ফ্রেমওয়ার্কে একত্রিত করে। একটি মিক্সিং প্যারামিটার আলফা (alpha) এবং একটি সঙ্কোচন শক্তি ল্যামডা (lambda) দ্বারা নিয়ন্ত্রিত, এটি একই সাথে ভেরিয়েবল নির্বাচন করতে এবং সম্পর্কযুক্ত প্রিডিক্টরগুলি পরিচালনা করতে পারে — যা একা প্রয়োগ করা বিশুদ্ধ ল্যাসো এবং বিশুদ্ধ রিজের মূল সীমাবদ্ধতাগুলি অতিক্রম করে।

StatMind দিয়ে প্রয়োগ করুনশীঘ্রইভিডিওশীঘ্রইDownload slides

পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন

শুধু সদস্যদের জন্য

এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।

সাইন ইন করুন

Method map

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

উৎস

  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

এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন

ScholarGate. (2026, June 3). Elastic Net Regularized Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/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

যেখানে উদ্ধৃত

ScholarGateElastic Net Regression (Elastic Net Regularized Regression). 2026-06-15 তারিখে সংগৃহীত, উৎস: https://scholargate.app/bn/statistics/elastic-net-regression · ডেটাসেট: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026