rideg回归和lasso回归elastic

Ridge回归和Lasso回归是常用的线性回归的变体，用于解决线性回归中的过拟合问题。Elastic Net回归则是Ridge回归和Lasso回归的结合体，同时具备两者的优点。

Ridge回归是通过加入正则化项来控制模型的复杂度，从而防止过拟合。它的正则化项是L2范数，也称为岭回归。Ridge回归可以在存在共线性（即自变量之间存在相关性）时保证结果的稳定性。

Lasso回归也是通过加入正则化项来控制模型复杂度，防止过拟合，其正则化项是L1范数。与Ridge回归不同的是，Lasso回归可以将某些自变量系数压缩为0，从而实现变量选择的功能。

Elastic Net回归则综合了Ridge回归和Lasso回归的优点，同时具备两者的正则化项，即L1范数和L2范数。