Lasso回归是一种处理线性回归中自变量多重共线性问题的算法。其分析过程包含两个步骤：首先通过轨迹图确定最优的正则化参数K值，然后将选定的K值代入模型进行回归分析，从而构建最终的回归方程，实现变量筛选与参数估计的双重目标。
1、 使用SPSSAU进行Lasso回归分析时，初始阶段不设定K值，系统将生成轨迹图以辅助确定最优K值，同时提供智能推荐。根据建议的K值（本例中为0.3）重新输入后，再次运行模型，即可获得最终的回归分析结果。整个过程结合图形判断与系统提示，确保模型选择更加科学合理，提升分析准确性。
2、 轨迹图展示了在不同K值下，Lasso回归中各变量标准化回归系数的变化趋势。当回归系数随K值增大逐渐趋于稳定时，对应系数基本不变的最小K值可视为最优K值。该判断过程存在一定主观性，例中K值取0.3或0.4均可能合理。通常建议优先选择较小的K值，同时可参考SPSSAU软件自动推荐的最佳K值，以提高分析的准确性与效率。
3、 本案例推荐最佳K值为0.01，重新分析时输入0.3，得出最终Lasso回归模型结果所示。
