Elastic Net回归是一种结合了**岭回归(Ridge Regression)和Lasso回归(Lasso Regression)**的回归方法,旨在同时处理多重共线性和变量选择问题。Elastic Net通过惩罚项(正则化)对模型进行约束,以避免过拟合,并提高模型的泛化能力。它特别适用于特征数量大于样本数量或存在多重共线性的情况。
Elastic Net回归是一种结合了**岭回归(Ridge Regression)和Lasso回归(Lasso Regression)**的回归方法,旨在同时处理多重共线性和变量选择问题。Elastic Net通过惩罚项(正则化)对模型进行约束,以避免过拟合,并提高模型的泛化能力。它特别适用于特征数量大于样本数量或存在多重共线性的情况。
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