反応型モデル補正以外に、重要な特徴の抑制を防ぐためには以下の手法が考えられます。
局所的な特徴の重要性: モデルが特定の特徴に過度に依存しないように、局所的な特徴の重要性を評価し、適切な重み付けを行うことが重要です。
特徴の部分的な抑制: 重要な特徴を完全に抑制するのではなく、部分的に抑制する手法を採用することで、モデルのパフォーマンスを維持しながら偶発的な相関を排除できます。
ダイナミックな補正手法: モデルの予測結果や入力データに応じて、補正の強度や方法を動的に調整する手法を導入することで、モデルの柔軟性を高めます。
これらの手法を組み合わせることで、重要な特徴の抑制を防ぎつつ、モデルの信頼性を向上させることが可能です。