В чем преимущества комбинированного метода Elastic Net для предотвращения переобучения?

Некоторые преимущества комбинированного метода Elastic Net для предотвращения переобучения:

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