摘要：目的探讨基于LASSO回归模型与百度搜索数据构建流感疫情预测系统的可行性。方法采用Bag—ging方法和模型性能的多指标优化评估策略，对传统LASSO回归模型进行改进，构建性能提升的集成LASSO回归模型，将其应用于中国大陆地区季节性流感流行趋势的预测研究。结果与传统LASSO回归模型相比，本研究所构建的集成LASSO回归模型对2011年至2015年中国大陆地区流感流行趋势的预测偏差更小，说明集成LASSO回归模型的外部推断能力更强，适合于流感疫情的预测分析；本研究开发了开源的R软件程序包Sparse Learner，方便用户进行调用和进一步开发研究。结论Bagging方法和多指标优化评估策略相结合所构建的集成LASSO回归模型，有效地增强了传统LAS—SO回归模型的性能。本研究所构建的预测模型可以应用于流感等传染病疫情的预测研究。

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