Zapisz wzór regularizacji (ElasticNet) i dodaj go do funkcji straty.

Funkcja straty z regularyzacją ElasticNet wygląda tak:

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

gdzie:

• (L_0) to pierwotna funkcja straty (np. średni błąd kwadratowy),
• (w_j) to parametry modelu,
• (\lambda) to współczynnik regularyzacji,
• (\alpha) to parametr, który równoważy między regularyzacją L1 (Lasso) i L2 (Ridge) ((0 \leq \alpha \leq 1)).

W ten sposób ElasticNet łączy zalety regularyzacji L1 i L2, pomagając zapobiegać naddopasowaniu i wybierając istotne cechy.