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여기서 glmnet 패키지에서 제공하는 벌점화 모형은 l2-노음과 l1-노음이 각각 (1-α)와 α의 비율로 결합하여 있는 형태임을 알 수 있다. α = 1인 경우에는 일반적인 LASSO 모형이 되고, α = 0인 경우에는 l2-노음을 사용하는 Ridge(능형회귀) 모형이 된다. 다만 Ridge 모형은 벌점을 사용하되 입력된 변수의 계수를 0으로 추정하지는 않으므로 변수 선택은 불가능하다. 0 < α < 1로 설정해주는 경우를 Elastic Net이라고 하는데, 이 경우에는 상관관계가 있는 변수들이 함께 선택되는 결과를 가져오게 된다. 물론 Elastic Net 이외에도 Group LASSO 기법을 사용하면 상관관계가 있는 변수들을 함께 선택할 수 있지만, 변수들 간의 관계에 대한 사전 지식이 필요하다는 전제 조건이 단점으로 작용할 수도 있다.
glmnet 패키지의 벌점화 모형은 l2-노음과 l1-노음이 결합한 형태다. 결합 비율에 따라 LASSO 모형 또는 Ridge(능형회귀) 모형이 된다. 결합 비율을 설정하려면 변수 간 관계에 대한 사전 지식이 필요하다.