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    但是若保留所有的解释变量，解释变量之间也可能存在多重共线性，所以本文在相关性分析基础上应用LASSO算法来进一步分析与选取特征［10］。基于LASSO的特征选取在高维数据变量选择方法的研究领域中，Tibshirani在1996年提出普通线性模型下的LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperate(LASSO)算法，LASSO算法就是在损失函数后面加上惩罚项（即L1正则项），L1正则项可以约束方程的稀疏性，这种稀疏性即可应用于特征的选择，这种方法与传统的算法相比优点在于可以在进行连续的变量选择的同时进行模型参数估计［11］。而且LASSO算法可以有效解决解释变量多重共线性的问题，使得后续建立的模型拥有稳定的性能。针对上一节相关性分析结果，采用R语言中的glmnet包实现的LASSO算法对关键词搜索数据进行分析与特征选取。通过分析模型的Lambda解路径图可以发现，随着惩罚的力度加大，越来越多的变量系数会被压缩为0，而那些在Lambda比较大时仍然拥有非零系数的变量就是越重要的解释变量［12-13］。本文选取平均***误差（MAE）作为评价指标，通过交叉验证得到**优Lambda值，模型MAE与Lambda之间的关系如图1所示。图1中左侧虚线是**佳Lambda取值（065）。我们知道掘金的过程很辛苦，我们的方案可以帮您又快又好的解决问题。

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