本文介绍了一种名为群组稀疏性加性模型（GroupSpAM）的方法，旨在处理加性模型中的群组稀疏性。通过引入l1/l2范数作为稀疏惩罚，提出新的阈值条件和高效的块坐标下降算法，实验证明其在恢复和预测准确性上优于其他方法。此外，研究探讨了基于组稀疏模型的选择问题及其在分类模型训练中的应用，显示出在不同组别和少数族裔上的优越表现。