Я пытался выполнить регрессию эластичной сети + Кокса в R с помощью пакета glmnet.Число выборок составляет около 400. Число независимых переменных (х) составляет около 450000. Мой PI сказал, что вы должны сделать выбор функции лассо, прежде чем выполнять регрессию эластичная сеть + кокс.Причина в том, что результат эластичной сетки не будет точным из-за слишком большого количества независимых переменных.
Я знаю, что лассо и эластичная сеть являются одной из функций регуляризации.Так что я не понимаю этот метод.Кроме того, меня беспокоит побочный эффект этого метода.
Мой вопрос: 1. Считаете ли вы этот метод правильным?2. если не прав, какой у вас другой метод?3. побочный эффект этого метода.
(я плохо разбираюсь в английском. Спасибо, что прочитали.)