我的数据集有一个二进制因变量（0/1）和许多个人和三个时间段的许多连续自变量。因此，我面对一个带有二进制因变量的面板数据集，该数据集要求使用非线性面板数据模型。但是，我也有很多自变量，要求使用变量选择方法。因此，我想将套索应用于固定效果logit模型。
据我所知，cv.glmnet中只有一种可能性，即可以使用函数cv.glmnet(x, y, weights, offset, lambda, type.measure='binomial', nfolds, foldid, grouped, keep, parallel, ...)使用type.measure='binomial'来估计logit套索模型。此估算程序将所有个人汇总在一起，因为它是横截面估算程序，不会占用我的数据集的面板组成部分。
因此，我想调整cv.glmnet函数，以便可以将type.measure='fe binomial'作为输入，因此它运行固定效果logit套索模型。
总而言之，可以分别运行固定效果logit模型和套索模型，但我想将两者结合起来。如何在R中执行此操作？
（此外，在附件中，我更详细地记录了我的模型）
