В чем преимущества и недостатки Lasso и Elastic Net для регрессии данных?

Lasso и Elastic Net — методы регрессии данных. scikit-learn.ru yandex.ru

Lasso позволяет упорядочить коэффициенты, чтобы они лучше работали с новыми наборами данных. yandex.ru Это помогает использовать сложные модели и одновременно избегать переобучения. yandex.ru При определённых условиях Lasso может восстановить точный набор ненулевых коэффициентов. scikit-learn.ru

Некоторые недостатки Lasso:

• Требует правильной оценки степеней свободы решения при работе с большими выборками. scikit-learn.ru
• Имеет тенденцию ломаться, когда проблема плохо обусловлена (например, много признаков, но мало записей). scikit-learn.ru

Elastic Net полезен, когда есть несколько функций, которые коррелируют друг с другом. scikit-learn.ru yandex.ru Elastic Net, скорее всего, выберет оба признака, в то время как Lasso, скорее всего, выберет один из них случайным образом. scikit-learn.ru yandex.ru

Таким образом, выбор между Lasso и Elastic Net зависит от конкретных условий задачи регрессии.