如何在机器学习中使用 python 手动赋予特征权重

Question

我有一个数据集，其中包含从 1 到 5 的连续标签，具有九种不同的特征。所以我想手动给每个特征赋予权重，因为一些特征对标签的依赖性非常小，所以我想给那些对标签有更多依赖的特征赋予更多的权重。如何手动赋予每个功能权重？这样的体重可以给吗？

我浏览了不同的文档，我只能找到如何赋予标签重量。我只发现消除特征排名特征等。但我想手动为每个特征赋予权重，我也想调整这些权重（有时不同场景的特征权重会有所不同，所以我想据此调整权重）

有可能吗？

Answer 1

使用机器学习的全部意义在于让它根据其在正确预测标签中的重要性自行决定应该赋予哪个预测器多少权重。

尝试自己做这件事然后还使用机器学习是没有任何意义的。

Answer 2

不要手动分配权重，让模型自己学习权重。 它将自动决定哪些功能更重要。