Escreva a fórmula de regularização (ElasticNet) e adicione-a à função de perda.

A função de perda com regularização ElasticNet é assim:

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

onde:

• (L_0) é a função de perda original (por exemplo, erro quadrático médio),
• (w_j) são os parâmetros do modelo,
• (\lambda) é o coeficiente de regularização,
• (\alpha) é um parâmetro que equilibra entre as regularizações L1 (Lasso) e L2 (Ridge) ((0 \leq \alpha \leq 1)).

Dessa forma, ElasticNet combina as vantagens das regularizações L1 e L2, ajudando a evitar o overfitting e selecionando as características importantes.