通过所有给定基础模型的最佳集成，模型组合可以提高回归模型的预测性能。 在本文中，我们提出了一种有效的套索模型组合方法，以提高预测性能。 首先，我们在套索正则化路径上构建候选模型集。 正则化路径可以记录正则化参数所有值的套索解，此外，其固有的分段线性使得候选模型集的构建简单有效。 然后，在测试或预测阶段，我们应用最小邻域方法确定输入敏感组合模型集，并执行Beyesian模型组合。 最后，我们使用BIC准则估算组合模型集中每个模型的后验概率，该概率可以与Lasso正则化路径算法一起计算。 实验结果证