Regression modelRegression / GLM
רגרסיית רשת אלסטית
רגרסיית רשת אלסטית משלבת את העונשים L1 (לאסו) ו-L2 (רכס) למסגרת רגרסיה מרוסנת אחת. נשלטת על ידי פרמטר ערבוב אלפא (alpha) ועוצמת כיווץ למדא (lambda), היא יכולה לבחור משתנים בו-זמנית ולטפל במנבאים מתואמים – תוך התגברות על מגבלות מרכזיות של לאסו טהור ורכס טהור המיושמים בנפרד.
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 (Statistical Methodology), 67(2), 301-320. DOI: 10.1111/j.1467-9868.2005.00503.x ↗
- Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction (2nd ed.). Springer. ISBN: 978-0387848570
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 3). Elastic Net Regularized Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/he/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.
- רגרסיית לאסולמידת מכונה↔ compare
- רגרסיית ריבועים פחותים רגילים (OLS)אקונומטריקה↔ compare
- רגרסיית קוונטיליםאקונומטריקה↔ compare
- רגרסיה לוגיסטית עם רגולריזציהלמידת מכונה↔ compare
- רגרסיית רכסלמידת מכונה↔ compare
- רגרסיה רובסטיתסטטיסטיקה↔ compare