为何我训练的SVM中first_letter_caps特征压制其余所有特征，该如何解决？

你遇到的是典型的特征主导拟合问题，核心原因是first_letter_caps和目标标签的互信息远高于其他弱特征，加上特征设计、参数设置的问题，导致模型只拟合了这个最容易学习的特征，可按以下步骤修复：

修复方案 #

• 首先重构特征逻辑，放弃手动修改句首token的first_letter_caps取值的做法，拆成两个独立二值特征：
  1. is_sentence_start：标记是否为句首token，取值0/1
  2. first_letter_caps：所有token统一按「首字母是否大写」赋值0/1，句首token也不例外
     两个特征独立后，模型会自动学习不同场景下首字母大写的权重，不会出现句首token被固定判定的问题，也避免手动绑定特征放大单个特征的影响力。
• 补充上下文特征，解决实体内部停用词识别问题：当前的单token特征无法区分「实体外部的首字母大写停用词（如句首的The）」和「实体内部的停用词（如Statue of Liberty中的of）」，需要新增相邻token的特征：
  • 前1个、后1个token的first_letter_caps取值
  • 特征in_caps_sequence：当前token的前后是否都为大写token，取值0/1
    新增后模型可以识别出停用词处于大写序列中间时属于实体，解决大写停用词被误识别的问题。
• 优化contains_number特征效果：
  新增交叉特征caps_with_number，取值为first_letter_caps & contains_number，同时检查训练集中带数字的实体标注是否充足，如果该类样本占比极低，可以对这类样本做过采样，提升模型对这类样本的关注度。
• 调整SVM模型参数：
  1. 开启class_weight='balanced'，自动平衡正负样本权重，避免模型偏向占比更高的非实体样本
  2. 减小正则参数C的取值（默认是1，可以尝试0.1、0.01等），加大正则强度，限制模型过度依赖first_letter_caps单个特征
  3. 训练前对所有特征做标准化处理，保证所有特征的尺度一致，避免单个特征天然占据权重优势。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rnj