python lasso回归cox

Lasso回归和Cox回归是两种不同的回归方法。Lasso回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）是一种用于特征选择和稀疏性建模的线性回归方法。它通过对目标函数添加L1正则化项来实现特征选择，可以将不重要的特征的系数压缩为零，从而达到特征选择的目的。

Cox回归（Cox proportional hazards regression）是一种用于生存分析的回归方法。它基于Cox比例风险模型，用于估计与生存时间相关的危险比。Cox回归可以用于分析生存数据，比如研究患者生存时间与多个预测因素之间的关系。

如果你想结合Lasso回归和Cox回归进行特征选择和生存分析，可以考虑使用Lasso-Cox模型。这个模型将Lasso回归和Cox回归结合起来，既可以进行特征选择，又可以进行生存分析。在Python中，你可以使用一些开源的库来实现Lasso-Cox模型，比如scikit-learn和lifelines。