Machine Learning avec Scikit-Learn

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Chapitre 4. Entraînement de modèles

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Chapitre 4. Entraînement de modèles

4.5.3 Elastic net

La régularisation elastic net (que l’on peut traduire par «let élastique») est un

compromis entre ridge et lasso: le terme de régularisation est un simple mélange des

termes de régularisation de ces deux régressions, ce mélange est contrôlé par le ratio

de mélange (ou mix ratio) r: lorsque r = 0, elastic net équivaut à la régression ridge,

et quand r = 1, c’est l’équivalent d’une régression lasso.

Équation 4.12 – Fonction de coût d’elastic net

J =MSE + r

i

i 1

n

+

1–r

2

i

2

i==1

n

Alors quand devriez-vous effectuer une régression linéaire simple (c.-à-d. ...