Elastic Net
Elastic Net adalah metode regresi linear terregularisasi yang diperkenalkan oleh Zou dan Hastie pada tahun 2005 yang memadukan penalti LASSO (L1) dan Ridge (L2), sehingga melakukan seleksi variabel dan penyusutan koefisien secara bersamaan. Metode ini dirancang untuk pemodelan prediktif dan eksplanatori pada data dengan banyak prediktor, yang mungkin berkorelasi.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- 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 ↗
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 1). Elastic Net Regularized Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/id/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.
- Regresi LassoPembelajaran Mesin↔ compare
- Regresi LogistikStatistika Penelitian↔ compare
- Random ForestPembelajaran Mesin↔ compare
- Regresi RidgePembelajaran Mesin↔ compare
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →