在使用cox [regression分析高维数据时,会出现过拟合的现象,lifelines提供了一些解决办法解决Convergence halted due to matrix inversion problems问题。
我选择了第一个adding a penalizer to the model, ex: CoxPHFitter(penalizer=0.1).fit(…) until the model converges的方法,但在选择penalizer值上遇到了困难。
以下是关于cox model中penalizer的数学公式:
https://lifelines.readthedocs.io/en/latest/Survival%20Regression.html#penalties-and-sparse-regression
问:如何在python中实现最佳penalizer的选择?