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响应建模被的应用在营销和客户关系管理上： 确定特定的折扣、优惠券和特价，需要识别出客户对这些激励的反应。 有这对性的邮件促销、活动和赠品（如 4S 店提供的太阳眼镜）通常需要识别出优**的客户来降低营销费用。 客户挽留计划需要识别出那些可能会离开但可以通过激励来改变主意的客户。例如，电商可以向那些放弃购物车或者离开搜索会话的客户发送特价优惠。 在线目录和搜索结果可以根据客户对某些商品的的喜好来重新调整。 响应建模帮助优化了电邮促销来避免不必要的垃圾邮件，这些垃圾邮件可能会让客户取消邮件订阅。

    也就是模型MAE**低时的Lambda取值，此时非零系数的变量个数*为12个，相比之**7个关键词特征数据已经大幅度地缩减。通过查看coefficients参数可以得到模型的Intercept为5479632，所选取的关键词变量及其所对应的参数估计如表1所示。至此，本文首**行关键词的选取及拓展，然后将传统相关性分析与基于LASSO的特征选择相结合应用于搜索数据关键词选取，**终选出针对“大众”品牌汽车的12个网络搜索数据关键特征。使用同样的方法，筛选得出“本田”及“奥迪”品牌汽车对应的网络搜索数据关键特征分别为12个和13个。2实验分析与讨论通过LASSO算法的应用有效地解决了解释变量多重共线性的问题，同时在特征选择的过程中也得到了LASSO线性回归模型参数估计，但是该模型及现有研究大都使用基于**小二乘法的线性回归模型，都无法解决异方差性及解释变量与被解释变量非线性关系的问题，这就会增加系数估计值的方差，结果造成系数估计值不稳定，对异常值非常敏感，继而会严重影响回归线，**终影响预测值的准确度［14］。所以本文又选取了两种非线性的机器学习算法建立模型并进行详细的对比分析。本文选取2011年1月~2016年12月的数据作为训练集，将2017年12个月的数据作为测试集。基于二八法则或ABC法则，挖掘关键客户、关键产品、关键因素。

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