В чем преимущества использования Elastic Net в регрессионных моделях?

Некоторые преимущества использования Elastic Net в регрессионных моделях:

• Баланс между L1 и L2 регуляризациями. 1 Elastic Net объединяет лучшие стороны этих методов, обеспечивая как разрежённость, так и стабильность. 1
• Обработка мультиколлинеарности. 24 Elastic Net назначает похожие коэффициенты группам коррелированных признаков, а не выбирает один из них, как это делает Lasso. 2
• Выбор признаков и уменьшение коэффициентов. 2 Объединяя L1 и L2 регуляризации, Elastic Net уменьшает коэффициенты для менее важных признаков и может устранить ненужные, делая модель более интерпретируемой и эффективной. 2
• Баланс между дисперсией и смещением. 25 Elastic Net снижает дисперсию модели при сохранении низкого смещения, что улучшает обобщение на невидимых данных по сравнению с чистыми подходами Ridge или Lasso. 2
• Работа с высокомерными данными. 12 В сценариях, где больше предикторов, чем наблюдений (например, геномика, анализ текста), Elastic Net работает лучше, уменьшая переобучение и выбирая ключевые признаки. 2
• Гибкая реализация. 1 Elastic Net поддерживается во многих библиотеках статистического и машинного обучения, что делает его доступным для практиков в различных областях. 1