В чем основные преимущества использования Elastic Net перед Ridge и Lasso в задачах классификации?

Некоторые преимущества использования Elastic Net перед Ridge и Lasso в задачах классификации:

• Работа с коррелирующими признаками. scikit-learn.ru www.geeksforgeeks.org Elastic Net, скорее всего, выберет оба коррелирующих признака, в то время как Lasso, скорее всего, выберет один из них случайным образом. scikit-learn.ru
• Более стабильная и обобщаемая модель. www.geeksforgeeks.org В отличие от использования только Lasso или Ridge, Elastic Net обеспечивает баланс между смещением и дисперсией. www.geeksforgeeks.org
• Автоматический выбор важных признаков. www.geeksforgeeks.org Elastic Net хорошо работает, когда признаки связаны, но их не следует полностью удалять. www.geeksforgeeks.org
• Улучшенная обработка коллинеарности. www.analyticssteps.com Elastic Net лучше справляется с коллинеарностью, чем объединённая регрессия Ridge и Lasso. www.analyticssteps.com
• Лучшая производительность по сложности. www.analyticssteps.com В отличие от Ridge и Lasso, при использовании Elastic Net количество переменных значительно не уменьшается, что может снижать точность модели. www.analyticssteps.com