Некоторые преимущества комбинированного метода Elastic Net для предотвращения переобучения:

• Баланс между разреженностью и уменьшением веса. 1 Elastic Net устраняет ограничения регуляризации L1 (которая может привести к разреженным решениям) и регуляризации L2 (которая не приводит к разреженным решениям), обеспечивая баланс. 1
• Гибкость. 4 Elastic Net адаптируется к наборам данных, где для отношений признаков могут потребоваться как уменьшение весов, так и отбор. 4
• Устойчивость к мультиколлинеарности и высокоразмерным данным. 4 Это важно, например, в таких областях, как геномика, финансы и анализ текста. 4
• Возможность показывать лучшие результаты, чем чистые L1 или L2-методы. 3 Это особенно верно, когда число признаков значительно превышает число наблюдений или присутствуют группы высококоррелированных переменных. 3
• Доступная реализация. 4 Elastic Net поддерживается популярными библиотеками, такими как scikit-learn и glmnet, что делает его доступным для практиков в различных областях. 4