我已经为具有 1200 个变量的 10K 观测值的大型数据集运行了 LASSO / Cox 模型。

fit    <- glmnet(   x, Surv(time, status), alpha=1, family='cox')
cv.fit <- cv.glmnet(x, Surv(time, status), alpha=1, family='cox')

CV后模型选取了56个系数非零的变量，有的系数为负值，有的系数为正值。我想知道我们是否就变量系数值的重要性发表了一些看法？

对于负值的系数和正值的系数，我们能说什么？

Some Variables  and its Coefficients Values
 CSI_SUPPORT               -2.51E-19
 Power.Glass.Moonroof       0.046261522
 FLOOR_PLAN_SUPPORT        -0.005169085
 R.Design.Nubuck.Off.Black  0.254841459
 TOTAL_AMOUNT              -6.19E-05
 K36100                    -0.062819229
 K36100                    -0.237663697
 Textile.Off.Black.seats    0.159802697
 Design.Leather.Black      -0.401298769
 MARKETING_SUPPORT         -0.000182012