問題番号: No.1023 (しっかりモード)

機械学習の線形回帰において、特徴量が非常に多い場合に過学習を防ぐため、L1正則化とL2正則化の両方のペナルティを組み合わせることで、不要な変数の削減とモデルの安定性の双方のメリットを得る手法を【　　　】と呼ぶ。