В чём разница между ridge, lasso и elastic net регрессиями?

Разница между ridge, lasso и elastic net регрессиями заключается в их подходах к регуляризации и работе с коэффициентами: 19

• Ridge регрессия (L2-регуляризация) делает все коэффициенты меньше, но не устанавливает их в ноль. 17 Подходит, когда переменные связаны, но их не нужно полностью удалять. 1 Преимущества: стабильность, возможность работать с ситуациями, когда количество переменных превышает количество наблюдений. 37
• Lasso регрессия (L1-регуляризация) полностью удаляет ненужные переменные, устанавливая их коэффициенты в ноль. 1 Подходит, когда нужно работать с большим количеством признаков и удалять неважные из них. 12 Недостатки: может быть неустойчивым при работе с большим количеством признаков, иногда выбирает их подмножество случайным образом. 2
• Elastic net регрессия (L1 + L2-регуляризация) удаляет некоторые признаки и уменьшает другие, балансируя между ними. 1 Подходит для наборов данных с коррелированными признаками. 18 Преимущества: обеспечивает более стабильную и обобщаемую модель по сравнению с использованием только Ridge или Lasso. 1

У каждого из методов есть свои преимущества и недостатки, и выбор между ними зависит от конкретных характеристик набора данных и целей анализа. 9