Напишете формулата за регуляризация (ElasticNet) и я добавете към функцията за загуба.

Функцията за загуба с регуляризация ElasticNet изглежда така:

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

където:

• (L_0) е първоначалната функция за загуба (например средна квадратична грешка),
• (w_j) са параметрите на модела,
• (\lambda) е коефициентът на регуляризация,
• (\alpha) е параметър, който балансира между L1 (Lasso) и L2 (Ridge) регуляризациите ((0 \leq \alpha \leq 1)).

По този начин ElasticNet комбинира предимствата на L1 и L2 регуляризациите, помага за предотвратяване на пренасищане и избира важните характеристики.