Lasso模型是稀疏当中最普通最常见的，而Elastic net感觉就是在Lasso 模型上增加了一个L2范的惩罚项，但是两者还是有很大区别的。
通常Lasso用来：1减少回归模型中的预测子的数量 2 筛选重要的预测子 3比普通的最小二乘方法的预测误差更好
而Elastic net可以视为Lasso问题的变形，看下二者的公式：
(1)
(2)
(3)
lasso的定义如式（1），elastic net定义如（2）（3），后者的约束使得更多系数趋近于零，当alpha等于1时，elastic net就会变成lasso
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