首先，我是預測建模的新手，我很感激任何建議。
背景：
我正在做一個二項式彈性網，其中 n = 54 和 p = 89。 該模型用於臨床預測藥效；因此，通過測量盡可能少的變量進行預測將是理想的。
在 Elastic Net 變量選擇/收縮後，模型中包含 24 個預測變量。 在模型中包含的 24 個預測變量中，有 10 個是顯著預測變量，佔模型總效應的 96%（鏈接到下面的計算）。
問題：我能否僅使用第一個彈性網絡中的前 10 個預測變量生成第二個預測模型？ 我想證明少至 10 個變量可用於具有高 AUC 的預測。 如果是這樣，第二遍使用彈性網或其他模型類型會更好嗎？
計算：這裡描述了我所引用的總效果https://www.jmp.com/support/help/en/16.2/#page/jmp/assess-variable-importance.shtml?os=win&source=application#ww376802
並在此簡要說明：獨立重採樣輸入對於每個因素，蒙特卡洛樣本是通過對其觀察值集進行重採樣而獲得的。 當您認為您的因素不相關並且它們的可能值未由均勻分佈表示時，請使用此選項”
如果需要任何其他信息，請告訴我；我永遠無法判斷哪些信息是相關的！
先感謝您！！
