Regression modelRegression / GLM
Elastic Net回帰
Elastic net 回帰は、L1 (lasso) ペナルティと L2 (ridge) ペナルティを単一の正則化回帰フレームワークに組み合わせたものです。混合パラメータ alpha と収縮強度 lambda によって制御され、同時に変数選択を行い、相関する予測変数に対処できます。これにより、純粋な lasso や純粋な ridge を単独で適用した場合の主要な制限を克服します。
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出典
- 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
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Elastic Net Regularized Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/statistics/elastic-net-regression
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