有没有办法惩罚一个特征，让它不会主导模型？（在索尔福德预测建模器中，有一个名为"变量惩罚"的设置）
情况是，我有一个分类特征，我想包含在模型中，但我不想作为最重要的特征，因为这样模型就无法正确捕获其他预测变量解释的方差。
我认为你不能那样做。虽然我真的不明白你为什么要这样做，但你可以尝试以下方法：在整个数据集上训练模型，删除此功能后在数据集上训练单独的模型。然后，组合两个模型的结果（可能是简单的平均或堆叠等）
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