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这一方法在临床医学的应用,最早是由Tibshirani教授本人将其用于COX回归中。在其文献中,作者首先用Lasso筛选出有意义的变量,注意这里选出的变量会与COX本身用的Stepwise方法筛选的不一样,进一步将筛选出的变量建立COX模型,看新的模型与原先Stepwise方法筛选建立的模型比对,发现新的模型更有意义,筛选的变量更贴近实际。

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可以发现,在该式中共有两个组成部分,前者为基础的最小二乘项,而后者则为调整参数λ与系数β平方总和的乘积。对目标函数这样的补充主要用于收缩模型系数,从而起到减小模型方差的作用。

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