답변:
Glmnet은 탄력적 순 회귀를위한 것입니다. 이는 추정 계수의 크기에 L1과 L2 패널티의 혼합을 통해 처벌합니다. 모델 계수를 작게 유지하면서 모델을 통한 데이터의 편차를 최대한 설명하려고합니다. 이 슬라이드 를 이해하면 도움이됩니다.
Glm은 페널티 기간을 사용하지 않습니다.
내가 이해하는 것처럼 탄성 그물을 사용하면 추정기의 분산이 줄어들 기 때문에 약간의 편견을 받아 들일 수 있습니다. 따라서 가장 좋은 것은 바이어스와 분산 측면에서 '최고'를 어떻게 정의하는지에 달려 있어야합니다. (예를 들어 glmnet은 관측치에 비해 많은 기능이있을 때 이점이 있음을 알고 있습니다)