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Elastic Net回归是一种结合了**岭回归（Ridge Regression）和Lasso回归（Lasso Regression）**的回归方法，旨在同时处理多重共线性和变量选择问题。Elastic Net通过惩罚项（正则化）对模型进行约束，以避免过拟合，并提高模型的泛化能力。它特别适用于特征数量大于样本数量或存在多重共线性的情况。