Der Artikel auf Towards Data Science untersucht systematisch, unter welchen Datenbedingungen Ridge, Lasso oder ElasticNet die jeweils beste Regularisierungsstrategie darstellt. Grundlage sind 134.400 Simulationen, die verschiedene Kombinationen aus Featurezahl, Korrelationsstruktur, Sparsity der Koeffizienten und Signal-Rausch-Verhältnis abdecken. Das zentrale Ergebnis ist ein Entscheidungsframework, das auf drei Kenngrößen basiert, die sich bereits vor dem Modelltraining aus den Daten berechnen lassen. Lasso eignet sich demnach besonders bei tatsächlich spärlichen Koeffizientenstrukturen, Ridge bei hoher Multikollinearität unter den Features, während ElasticNet als Kompromiss in gemischten Szenarien punktet. Der praxisorientierte Ansatz richtet sich explizit an ML-Practitioners, die Regularisierung bislang primär via Cross-Validation auswählen und damit unnötigen Rechenaufwand betreiben.