Elastic Net Regularized Regression

A sima lineáris regresszió túlilleszthet és rosszul viselkedik, ha a prediktorok korreláltak, vagy több a jellemző, mint a megfigyelés. A LASSO nullázhatja az együtthatókat a változók kiválasztásához, de nehézségekbe ütközik, ha prediktorkcsoportok korreláltak, míg a Ridge simán zsugorít mindenkit, de soha nem ejt el egy változót sem. Az Elastic Net a kettőt ötvözi: megtartja a LASSO azon képességét, hogy néhány együtthatót pontosan nullára állítson, miközben kihasználja a Ridge stabilitását, így a korrelált prediktorokat nem önkényesen választva, hanem elegánsan kezeli.