Đang tải...
Accounting for grouped predictor variables or pathways in high-dimensional penalized Cox regression models
BACKGROUND: The standard lasso penalty and its extensions are commonly used to develop a regularized regression model while selecting candidate predictor variables on a time-to-event outcome in high-dimensional data. However, these selection methods focus on a homogeneous set of variables and do not...
Đã lưu trong:
| Xuất bản năm: | BMC Bioinformatics |
|---|---|
| Những tác giả chính: | , , , |
| Định dạng: | Artigo |
| Ngôn ngữ: | Inglês |
| Được phát hành: |
BioMed Central
2020
|
| Những chủ đề: | |
| Truy cập trực tuyến: | https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7331150/ https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/32615919 https://ncbi.nlm.nih.govhttp://dx.doi.org/10.1186/s12859-020-03618-y |
| Các nhãn: |
Thêm thẻ
Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!
|