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然后我们再来看elastic-net弹性网络,之所以叫弹性是因为,他融合了L1和L2正则,可以看到

他的公式

公式中有L1正则和L2正则两个都在这个公式中

可以看到弹性网络,在很多特征互相联系的时候,非常有用,比如,

相关性,如果数学好,那么物理也好,如果语文好,那么英语也好 这种联系

正相关的.

其实ElasticNet就是,汲取了Lasso套索回归和Ridge岭回归,以后得到的公式,

可以通过l1_ratio控制L1和L2,偏向于谁

我们去看代码

import numpy as np 导入数学计算包

from sklearn.linear_model import ElasticNet 导入弹性网络包

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