Machine learning
Elastic Net
Elastic Net היא שיטת רגרסיה לינארית מרוסנת שהוצגה על ידי Zou ו-Hastie בשנת 2005, המשלבת את עונשי ה-LASSO (L1) וה-Ridge (L2), ולכן היא מבצעת בחירת משתנים וכיווץ מקדמים בו-זמנית. היא מיועדת למודלים חיזויים והסבריים על נתונים עם מנבאים רבים, שעשויים להיות מתואמים.
קראו את השיטה במלואה
לחברים בלבד
התחברותהתחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
מקורות
- 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 ↗
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 1). Elastic Net Regularized Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/he/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.
- רגרסיית לאסולמידת מכונה↔ compare
- רגרסיה לוגיסטיתסטטיסטיקה למחקר↔ compare
- יער אקראילמידת מכונה↔ compare
- רגרסיית רכסלמידת מכונה↔ compare