Выполнение регрессии Кокса с помощью эластичной сетки после выбора функции лассо
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 сети не будет точным из-за слишком большого количества независимых переменных.
Я знаю, что лассо и эластичная сетка - одна из особенностей регуляризации. Так что я не понимаю этот метод. Также меня беспокоит побочный эффект этого метода.
Мой вопрос: 1. Как вы думаете, этот метод является правильным? 2. если не прав, какой у вас другой метод? 3. побочный эффект этого метода.
(Я плохо разбираюсь в английском. Спасибо за чтение.)