弹性网（Elastic Net）正则化，

弹性网（Elastic Net）正则化是一种结合了L1正则化和L2正则化的线性回归方法。它在损失函数中同时增加L1和L2范数惩罚项，用于控制模型的复杂度和特征选择。

弹性网正则化的损失函数可以表示为：

Loss = MSE(y, y_hat) + α * (ρ * L1_norm + (1-ρ) * L2_norm)

其中，MSE表示均方误差，y是真实值，y_hat是预测值。L1_norm和L2_norm分别表示L1范数和L2范数，α是正则化系数，ρ是弹性参数，控制L1和L2正则化的比例。

弹性网正则化综合了L1和L2正则化的优点。L1正则化能够产生稀疏解，即将一些不重要的特征的权重缩减为零，实现特征选择。而L2正则化能够使得参数较小，防止模型过拟合。弹性网正则化在特征数量较多且存在共线性的情况下表现良好。

选择合适的α和ρ参数是使用弹性网正则化的关键。通过交叉验证等方法可以选择最佳的参数组合来优化模型性能。