自适应Cox比例风险模型——带自动变量选择的惩罚生存回归

自适应Cox比例风险模型通过添加自适应LASSO（或相关方法）的惩罚项，扩展了经典的Cox回归模型，用于处理生存时间结局。该模型能够同时估计风险比并进行变量选择，将不相关的协变量系数精确地收缩至零。这使得它在高维临床或基因组学数据集中特别有价值，因为在这些数据集中，候选预测变量的数量相对于事件数量可能很大。