若存在共线性，请基于LASSO算法重新建立合理的模型。R语言代码

假设已经有了数据集 `data`，其中包含自变量 `x` 和因变量 `y`，下面基于 LASSO 算法重新建立模型。

# 加载LASSO包
library(glmnet)

# 将数据集分为训练集和测试集
set.seed(123)
trainIndex <- sample(1:nrow(data), round(nrow(data)*0.7), replace = FALSE)
train <- data[trainIndex, ]
test <- data[-trainIndex, ]

# 建立LASSO模型
fit <- glmnet(as.matrix(train[, -1]), train[, 1], alpha = 1)

# 选择最优lambda值
cv.fit <- cv.glmnet(as.matrix(train[, -1]), train[, 1], alpha = 1)
bestLambda <- cv.fit$lambda.min

# 基于最优lambda值重新建立模型
bestFit <- glmnet(as.matrix(train[, -1]), train[, 1], alpha = 1, lambda = bestLambda)

# 预测测试集结果
y.pred <- predict(bestFit, newx = as.matrix(test[, -1]))

# 计算均方误差
mean((y.pred - test[, 1])^2)

在上面的代码中，我们首先将数据集分为训练集和测试集。然后，利用 `glmnet` 包建立 LASSO 模型，并通过交叉验证选择最优的 lambda 值。接着，基于最优 lambda 值重新建立模型，并使用测试集进行预测，并计算均方误差。