Meetodi tõendite kirje

Elastic Net

Elastic Net is a regularized linear regression method introduced by Zou and Hastie in 2005 that blends the LASSO (L1) and Ridge (L2) penalties, so it performs variable selection and coefficient shrinkage at the same time. It is designed for predictive and explanatory modelling on data with many, possibly correlated, predictors.

Sources recorded, not reviewed

Allikakirje

Tsiteeringud kopeeritud meetodi allikakirjest sõna-sõnalt. Nendest ei saa järeldada väidete tasemel kinnitust.

Elastic Net Regularized Regression

Taksonoomiline meetodikirje · ml-model / machine-learning

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

Ava täielik meetod

Kureeritud väited

Väited on salvestatud tõendite registrisse, igal oma hinnanguga.

Kureeritud väiteid veel pole

See vaade ei loo väite hinnangut, kui registris seda pole.

Seotud meetodid

Genereeritud meetodigraafist ja kuvatud masina soovitatud seostena – väiteid ei järeldata.

Same method familyLasso Regressionmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.See alsoLogistic Regressionmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyRandom Forestmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyRidge Regressionmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.