Tənzimləmə formulunu (ElasticNet) yazın və onu itki funksiyasına əlavə edin.

ElasticNet tənzimləmə ilə itki funksiyası belə görünür:

[ L = L_0 + \lambda \left( \alpha \sum_{j} |w_j| + \frac{1 - \alpha}{2} \sum_{j} w_j^2 \right) ]

burada:

• (L_0) orijinal itki funksiyasıdır (məsələn, orta kvadrat səhv),
• (w_j) model parametrləridir,
• (\lambda) tənzimləmə koeffisiyentidir,
• (\alpha) isə L1 (Lasso) və L2 (Ridge) tənzimləmələri arasında balans yaradan parametredir ((0 \leq \alpha \leq 1)).

Beləliklə, ElasticNet L1 və L2 tənzimləmələrinin üstünlüklərini birləşdirir, artıq öyrənməni qarşısını alır və vacib xüsusiyyətləri seçməyə kömək edir.