增加正则惩罚项中的 elastic net又是什么意思呢?
1.elastic net是融合了l1范数和l2范数两种正则化的方法,即岭回归和lasso回归都是他的一部分。
2.elastic net的值中p远大于n,也就是说严重的多重共线性出现了明显的效果。
3.对于elastic net,我们需要注意的是,当alpha接近1时,elastic net的表现与lasso回归相似。那么我们就可以说 elastic net是岭回归和lasso的一个整合,并且在当alpha从0变化到1,目标函数的稀疏解也会从0单调增加到lasso的稀疏解。
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