请给出三种线性回归的改进方法，并解释每种方法的优势。注意，总字数不超过400字，每种方法的优势请用一个独立的句子总结。
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1. **岭回归（Ridge Regression）**：它是在传统的线性回归模型的基础上，通过在损失函数中加入正则化项，即模型参数的平方和，来防止过拟合。岭回归的好处在于它能够有效地处理多重共线性问题，提高预测的稳定性。**优势总结**：能有效应对特征间高度相关的情况，提高模型的泛化能力。

2. **LASSO回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）**：该方法与岭回归类似，都是为了减少过拟合而引入的正则化技术。但是LASSO回归采用的是参数绝对值的和作为惩罚项，这使得某些不重要的特征的系数可以被直接压缩到0，实现特征选择。**优势总结**：可以自动进行特征选择，减少模型复杂性，适用于高维数据集。

3. **弹性网络（Elastic Net）**：这是一种融合了岭回归和LASSO回归优点的回归方法，它同时使用了参数的平方（L2正则化）和参数的绝对值（L1正则化）作为惩罚项。弹性网络可以克服LASSO的一些局限，比如在处理具有高度相关性特征的数据集时，不能选择多于样本数目的变量。**优势总结**：结合了L1和L2正则化的优点，既解决了多重共线性问题，又实现了变量选择，在高维数据上表现尤为出色。
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