在使用适应套索方法拟合带有SCAD惩罚的模型时，可以通过设置参数fit_intercept=False来禁用截距项。下面是一个使用Python进行拟合的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import Lasso

# 生成示例数据
np.random.seed(0)
n_samples, n_features = 100, 10
X = np.random.randn(n_samples, n_features)
coef = np.random.randn(n_features)
# 生成带有噪声的响应变量
y = np.dot(X, coef) + 0.1 * np.random.normal(size=n_samples)

# 定义自定义的SCAD惩罚函数
def scad_penalty(coef, alpha, l1_ratio):
    threshold = alpha * l1_ratio
    penalty = np.where(np.abs(coef) <= threshold, alpha * np.abs(coef),
                       (np.abs(coef) * (2 - l1_ratio) - threshold * (1 + (1 - l1_ratio) / (alpha - 1))) /
                       (1 - (1 - l1_ratio) / (alpha - 1)))
    return penalty

# 使用适应套索方法拟合带有SCAD惩罚的模型
alpha = 0.5  # 惩罚系数
l1_ratio = 0.7  # L1范数和L2范数的比率
lasso = Lasso(alpha=alpha, fit_intercept=False)
lasso.coef_ = np.zeros(n_features)  # 初始化系数
lasso.fit(X, y)

# 打印拟合结果
print("SCAD惩罚下的系数：", lasso.coef_)

在上面的示例代码中，首先使用numpy生成了示例数据，然后定义了一个自定义的SCAD惩罚函数scad_penalty。接下来，使用fit_intercept=False禁用了截距项，并使用Lasso类进行拟合，设置了惩罚系数alpha和L1范数与L2范数的比率l1_ratio，最后打印出拟合的系数。