2篇7章6节：弹性网（Elastic Net）回归的原理和应用场景，并用R进行代码演示

在统计建模和机器学习中，回归分析是一项基础而重要的技术。我们经常使用线性回归模型来探索变量之间的关系、预测未知数据。然而，传统线性回归在处理多重共线性（也称为变量高度相关）或高维数据时，往往会遇到严重的性能问题，比如模型过拟合、解释力下降等。为了解决这些问题，学者们提出了多种“正则化”（regularization）方法，其中最知名的有两种：Lasso回归和岭回归。本文将介绍它们的“融合升级版”——弹性网回归（Elastic Net Regression）。它不仅整合了两者的优势，还在特定问题中展现出更强的性能与实用性。

一、认识弹性网回归模型

弹性网回归（Elastic Net Regression）是一种改进版的线性回归方法，它结合了两种正则化手段——Lasso（套索回归）与Ridge（岭回归）——在处理医学数据这种“变量众多且彼此相关”的场景中，表现尤为出色。换句话说，它是传统线性回归在面对现实复杂数据