Regularizasyon formülünü (ElasticNet) yazın ve kayıp fonksiyonuna ekleyin.

ElasticNet düzenleme ile kayıp fonksiyonu şu şekildedir:

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

Burada:

• (L_0) orijinal kayıp fonksiyonudur (örneğin, ortalama kare hata),
• (w_j) model parametreleridir,
• (\lambda) düzenleme katsayısıdır,
• (\alpha) ise L1 (Lasso) ve L2 (Ridge) düzenlemeleri arasında denge sağlayan bir parametredir ((0 \leq \alpha \leq 1)).

Bu şekilde, ElasticNet L1 ve L2 düzenlemelerinin avantajlarını birleştirir, aşırı uyumu önlemeye yardımcı olur ve önemli özellikleri seçer.