我正在尝试在生存分析中拟合基于预测基因的模型。我的问题是:
我可以使用 LASSO 作为变量选择方法,然后运行多元 Cox 回归来获取这些变量(基因)的系数,而不是使用 LASSO 中的系数吗?
在这种情况下(如果我运行多元 Cox 回归),我可以获得 p 值,并对系数进行推断。
我对这个领域很陌生。如果我的问题有点愚蠢,请多多包涵。
我正在尝试在生存分析中拟合基于预测基因的模型。我的问题是:
我可以使用 LASSO 作为变量选择方法,然后运行多元 Cox 回归来获取这些变量(基因)的系数,而不是使用 LASSO 中的系数吗?
在这种情况下(如果我运行多元 Cox 回归),我可以获得 p 值,并对系数进行推断。
我对这个领域很陌生。如果我的问题有点愚蠢,请多多包涵。
最好使用 L1 正则化项执行 COX 回归,这将提供与您从标准最小二乘 LASSO 方法中获得的相同类型的变量选择。ISTR 在“生物信息学”杂志上至少有一篇关于此的论文。Robert Tibshirani有一篇很好的论文,@miura 说这是在 glmnet 中实现的。