如何提取surv.penalized模型中的非零系数及其名称？

你可以通过以下步骤提取训练后surv.penalized模型中的非零系数及其对应特征名称：

• 访问训练后的底层模型
  mlr3框架中，训练完成的模型会存储在学习器的$model属性中，这是penalized包原生的模型对象。

• 提取系数并筛选非零项
  从底层模型中取出系数向量，然后筛选出数值不为0的条目，这些条目的名称就是对应特征名，值为系数数值。

完整代码示例：

# 接你已有的训练代码之后
# 提取模型系数
model_coefs <- penalized$model$coefficients

# 筛选非零系数
non_zero_coefs <- model_coefs[model_coefs != 0]

# 查看结果
print(non_zero_coefs)

执行后会输出类似如下的结果（具体数值取决于你的训练参数和数据）：

time2        time3 
-0.02345678  0.01234567 

如果需要将结果整理成数据框方便后续处理，可以使用：

library(tibble)
non_zero_coefs_df <- tibble(
  feature_name = names(non_zero_coefs),
  coefficient_value = as.numeric(non_zero_coefs)
)

print(non_zero_coefs_df)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Faiza