Regresi Elastic Net
Regresi elastic net menggabungkan penalti L1 (lasso) dan L2 (ridge) ke dalam satu kerangka kerja regresi yang diregularisasi. Dikendalikan oleh parameter pencampuran α (alpha) dan kekuatan penyusutan λ (lambda), ia dapat secara bersamaan memilih variabel dan menangani prediktor yang berkorelasi — mengatasi keterbatasan utama dari lasso murni dan ridge murni yang diterapkan sendiri.
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 (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
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Elastic Net Regularized Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/id/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.
- Regresi LassoPembelajaran Mesin↔ compare
- Regresi Kuadrat Terkecil Biasa (Ordinary Least Squares - OLS)Ekonometrika↔ compare
- Regresi KuantilEkonometrika↔ compare
- Regresi Logistik TeregularisasiPembelajaran Mesin↔ compare
- Regresi RidgePembelajaran Mesin↔ compare
- Regresi RobustStatistika↔ compare
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →