Γράψτε τον τύπο κανονικοποίησης (ElasticNet) και προσθέστε τον στη λειτουργία απώλειας.

Η λειτουργία απώλειας με κανονικοποίηση ElasticNet φαίνεται έτσι:

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

όπου:

• (L_0) είναι η αρχική λειτουργία απώλειας (π.χ., μέση τετραγωνική σφάλμα),
• (w_j) είναι οι παράμετροι του μοντέλου,
• (\lambda) είναι ο συντελεστής κανονικοποίησης,
• (\alpha) είναι μια παράμετρος που ισορροπεί μεταξύ των κανονικοποιήσεων L1 (Lasso) και L2 (Ridge) ((0 \leq \alpha \leq 1)).

Έτσι, το ElasticNet συνδυάζει τα πλεονεκτήματα των κανονικοποιήσεων L1 και L2, βοηθώντας στην αποφυγή υπερεκπαίδευσης και επιλέγοντας σημαντικά χαρακτηριστικά.