(1) 我的问题是？
→各位老师/同行好，我在使用lasso筛选特征时模仿的是李博士的代码（部分代码如下图），但是发现李博士的数据应该是二分类数据，即lable=0/1，那么在后面使用lasso时，直接让y=lable即可，这没有问题；但是我想筛选的是与PFS（连续定量数据）相关的特征，那么需要让y=PFS，但是在我的数据当中，有些病例是还没有确切的PFS的（即随访期间并没有进展），这也就意味着需要将status和PFS拟合，这一部分应该如何实现呢？
(2) 为解决此问题我查阅过哪些资料？
→为了在python将status和PFS拟合，查阅了CSDN的很多帖子，发现都没有讲到这一方面，反而在R语言中，似乎有R包可以实现，但是因为想在python中，目前还没有进一步深究。我是否应该舍弃在pyhton中实现lasso地特征筛选，转而使用R呢？
(3) 我做过哪些尝试解决该问题？
→
(4) 目前我对该问题的反思和猜测是？
→
部分代码如上（来源于李博士）
