エラスティックネット
2014年後半、エラスティックネットによる正則化で線形サポートベクターマシンの説明変数の削減が可能なことが証明された。 2014年内に、ラッソ回帰で同様の削減方法が証明された。 論文の著者達はエラスティックネットの各インスタンスについて線形サポートベクターマシン (SVM) の超平面解が(再スケーリング後の)解 β {\displaystyle \beta } と等しくなるような二項分類問題を任意に構築できることを示した。この削減法で、エラスティックネットは高度に最適化された SVM ソルバーを使用することができるようになった。また、大規模な SVM ソルバーでは高速処理を実現する GPU アクセラレーションを利用することも可能である。この削減法は、元のデータと正則化定数の単純な変換:
X ∈ R n × p , y ∈ R n , λ 1 ≥ 0 , λ 2 ≥ 0 {\displaystyle X\in {\mathbb {R} }^{n\times p},y\in {\mathbb {R} }^{n},\lambda _{1}\geq 0,\lambda _{2}\geq 0}