დაწერეთ რეგულარიზაციის ფორმულა (ElasticNet) და დაამატეთ იგი დანაკარგის ფუნქციას.

ElasticNet რეგულაციით დანაკარგის ფუნქცია ასე გამოიყურება:

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

სად:

• (L_0) არის თავდაპირველი დანაკარგის ფუნქცია (მაგალითად, საშუალო კვადრატული შეცდომა),
• (w_j) არის მოდელის პარამეტრები,
• (\lambda) არის რეგულაციის კოეფიციენტი,
• (\alpha) არის პარამეტრი, რომელიც აძლიერებს L1 (Lasso) და L2 (Ridge) რეგულაციების შორის ბალანსს ((0 \leq \alpha \leq 1)).

ამ გზით, ElasticNet აერთიანებს L1 და L2 რეგულაციების უპირატესობებს, ეხმარება გადამზადების თავიდან აცილებაში და არჩევს მნიშვნელოვან მახასიათებლებს.