为什么使用group lasso后得到的系数值中，同一个类别的并没有被一起选择

使用 Group Lasso 之后，同一个类别的变量的系数有可能被一起选择，也有可能没有被一起选择。这取决于模型是如何训练的以及超参数的设置。

Group Lasso 是一种正则化方法，它可以用来同时进行特征选择和模型正则化。它对于给定的组别中的变量施加 L1 正则化，并使得在训练过程中可能会将一组变量中的所有变量的系数都设为 0。这样就可以在保留有用信息的同时减少过拟合的风险。

如果你发现训练出的模型中，同一个类别的变量的系数并没有被一起选择，这可能是因为模型在训练过程中并没有将这些变量的系数设为 0。这可能是因为模型在训练过程中并没有遇到足够的正则化作用，或者是因为模型中的超参数设置不够合理。如果你想让 Group Lasso 对模型产生更强的正则化作用，你可以尝试调大正则化系数或者减小模型复杂度。