使用glmnet包对所选弹性网模型中的特征进行排序

我有一个问题与建模步骤后的特征排名有关。 我在原始预测器文件中总共有1204个功能。在进行弹性网络建模(使用cv.gmentation包)后,在1204128个特征中选择了128个。 我想看看这些功能的排名。就像所选的特征一样,哪一个在解释差异方面排名更高? 我尝试做反向算法,其中我一次删除一个特征,然后用n_1特征进行重构,并查看相关值。 但在我的例子中,对于某些特征,它并没有给出很好的相关性。 例如: 如果模型中的特征1具有1.573的效应大小,则与具有其存在的相关性相比。 但在我的情况下,它的删除根本不会影响相关性。

有人知道有什么方法/算法可以在建模后对特征进行排名,然后进行统计以查看其性能吗? 非常感谢。