Elastic Net 是一种用于回归分析的统计方法，它结合了 LASSO 和岭回归的特点。它可以通过正则化来控制模型的复杂度，同时防止过拟合。
Elastic Net 的特点
- 组合 LASSO 和岭回归：Elastic Net 同时使用了 LASSO 和岭回归的原理，通过 L1 正则化（LASSO）和 L2 正则化（岭回归）来减少模型的复杂度。
- 变量选择：Elastic Net 可以通过调整正则化参数来控制模型的变量选择，从而选择出重要的特征变量。
- 可解释性：由于 Elastic Net 的正则化特性，模型具有一定的可解释性。
使用 Elastic Net 的步骤
- 数据准备：首先需要收集和准备数据。
- 特征选择：根据业务需求选择相关的特征变量。
- 模型训练：使用 Elastic Net 模型进行训练。
- 模型评估：使用交叉验证等方法评估模型的性能。
相关资源
更多关于 Elastic Net 的信息，可以参考本站的 Elastic Net 教程。
Elastic Net 概念图