Elastic Net
Elastic Net on regulariseeritud lineaarne regressioonimeetod, mille võtsid 2005. aastal kasutusele Zou ja Hastie. See ühendab LASSO (L1) ja Ridge (L2) penaltid, võimaldades samaaegselt nii muutujate valikut kui ka koefitsientide kahanemist. See on mõeldud ennustavaks ja selgitavaks modelleerimiseks andmetes, kus on palju, potentsiaalselt korreleeritud ennustajaid.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Allikad
- 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 ↗
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 1). Elastic Net Regularized Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/et/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.
- Lasso-regressioonMasinõpe↔ compare
- Logistiline regressioonUurimisstatistika↔ compare
- Juhuslik metsMasinõpe↔ compare
- Ridge RegressionMasinõpe↔ compare
Sellele viitavad
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →