目标：CS PhD （机器学习方向），本科读6年可以吗

lz陆本转美本某top50，原来专业是某自然科学，学了两年，转来后需要读三年毕业。现在大四结束。

本来想学数学+CS，搞机器学习，但是选课、规划什么的出现了问题，现在成了数学+统计专业，计算机辅修。并且途中有一段时间想本科毕业直接工作，第一个暑假跑去干后端开发了（巨后悔），之后秋招也耽误了挺多时间，导致大四下（也就是上学期）才开始科研。跟着本校统计系小牛professor手下一个PhD混了个纯理论文章二作投NIPS（没代码，就推推证明，当时自学的一点理论）。

探索了一圈觉得还是机器学习最感兴趣，很想申CS PhD，目前小牛手下另一个PhD带着科研，但是项目不顺利（理论和coding难度对我而言都过大，idea也感觉比较shaky，两个月来只读了论文、看看代码库），准备放弃。

目前来看自己能力不足，即使“有潜力”，也很难在几个月内得到表现和背书，25fall的话申不到好学校，于是想再多科研一会。想到了三种选项：

1. 再多延毕一学期，把CS专业也顺手补完，最后本科 triple major 25fall毕业，申请26 fall PhD。
2. 25 winter毕业，申25 fall 统计master。由于GPA/GRE高，且上过一堆高阶数学/统计课 (including PhD-level ones)，感觉有希望冲刺top校，但是实在不想再去上一遍那些统计课了，太浪费时间了。
3. 25 winter毕业，申25 fall CS master。由于已经drop了CS major，只有CS minor身份，并且目前唯一科研推是统计系教授，之后最多攒个做三个月的科研推/课推，似乎top校无缘。
   

个人目前认为选项1最优，因为感觉上课无用，反而耽误做科研，但是担心
1. 六年（五年半）本科，申请phd/未来职业发展会不会成为有较大负面影响甚至成为red flag。
2. 年龄焦虑能否克服。

三策的优劣得失，以及是否有更好的选择，都仍不太确定。望大佬们指点迷津，不胜感激！