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目的:本研究针对传统的LASSO调整参数选择方法中错误发现率(False Discovery Rate,FDR)过高的问题,介绍三种控制FDR的调整参数选择方法的基本原理,并基于LASSO-Cox 模型探索 CV 法(Cross Validation)、pcvl 法(penalized cross-validated log-likelihood)、EBIC 准则(Extended Bayesian Information Criterion)、平稳选择法(Stability Selection)四