Запишите формулу регуляризации (ElasticNet) и добавьте её к функции потерь.

Функция потерь с регуляризацией ElasticNet выглядит так:

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

где:

• (L_0) — исходная функция потерь (например, среднеквадратичная ошибка),
• (w_j) — параметры модели,
• (\lambda) — коэффициент регуляризации,
• (\alpha) — параметр, балансирующий между L1 (Lasso) и L2 (Ridge) регуляризациями ((0 \leq \alpha \leq 1)).

Таким образом, ElasticNet объединяет преимущества L1 и L2 регуляризаций, помогая бороться с переобучением и выбирая важные признаки.