Kirjutage regulatsioonivormel (ElasticNet) ja lisage see kaotuse funktsioonile.

ElasticNet regulatsiooniga kaotuse funktsioon näeb välja järgmiselt:

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

kus:

• (L_0) on algne kaotuse funktsioon (näiteks keskmine ruutviga),
• (w_j) on mudeli parameetrid,
• (\lambda) on regulatsioonikoefitsient,
• (\alpha) on parameeter, mis tasakaalustab L1 (Lasso) ja L2 (Ridge) regulatsioonide vahel ((0 \leq \alpha \leq 1)).

Nii ühendab ElasticNet L1 ja L2 regulatsioonide eelised, aitab vältida üleõppimist ja valib olulised tunnused.