Жоғары корреляциялық белгілерді жотаның регрессиясы сияқты жақсы басқара алмауы
мүмкін.
Регуляризация коэффициенттердің ауысуына әкелуі мүмкін.
"Серпімді желі" регрессиясы (Elastic Net) - регуляризацияның басқа екі әдісінің қасиеттерін
біріктіретін сызықтық регрессия әдісі: жоталы регрессия (L2-регуляризация) және лассо-регрессия
(L1-регуляризация). Elastic Net екі реттеуші мүшені де пайдаланады, бұл екі тәсілдің де
артықшылықтарын мұра етуге және олардың кемшіліктерін жеңуге мүмкіндік береді.
Elastic Net Қасиеттері
Регуляризация және белгілерді таңдау: L1 және L2 регуляризациясының тіркесімі Elastic
Net-ке Lasso сияқты белгілерді таңдауға және ридж регрессиясындағыдай
коэффициенттерді бағалауды тұрақтандыруға мүмкіндік береді.
Мультиколлинеарлықпен күреседі: Elastic Net тәуелсіз айнымалылар арасындағы
жоғары корреляция жағдайында жақсы жұмыс істейді.
Икемділік: реттеудің екі параметрін теңшеу мүмкіндігі модельдің әрекетін жақсырақ
басқаруға және әртүрлі деректер түрлеріне бейімделуге мүмкіндік береді.
Достарыңызбен бөлісу: 
