Разница между Ridge, Lasso и Elastic Net регуляризацией в машинном обучении заключается в их подходах к обработке коэффициентов и в областях применения: 14

• Ridge (L2-регуляризация) делает все коэффициенты меньше, но не устанавливает их в ноль. 14 Подходит, когда все признаки полезны, но нужно снизить их влияние. 1 Работает хорошо, когда признаки сильно коррелированы. 4
• Lasso (L1-регуляризация) полностью удаляет ненужные признаки, устанавливая их коэффициенты в ноль. 1 Подходит, когда нужно удалить ненужные признаки из множества. 1 Lasso хорошо справляется с автоматическим выбором важных признаков. 1 Однако иногда может удалять полезные признаки, если не настроить его правильно. 1
• Elastic Net (L1 + L2-регуляризация) удаляет некоторые признаки и уменьшает другие, балансируя между ними. 1 Подходит, когда есть много коррелированных признаков. 14 Elastic Net обеспечивает более стабильную и обобщаемую модель по сравнению с использованием только Lasso или Ridge. 1

Таким образом, Lasso лучше подходит для выбора признаков, Ridge — для обработки мультиколлинеарности, а Elastic Net — для гибкого подхода, который использует преимущества обоих методов. 1