Модель машинного обучения с относительной важностью

Question

У меня ~ 12 функций и не так много данных. Я хотел бы обучить модели машинного обучения, но проинструктировать, что у меня есть некоторая информация, в которой некоторые функции более важны, чем другие. Есть ли способ сделать это, один из способов, который я придумал, - это генерировать много данных на основе ранее существовавших данных с небольшими изменениями и включать те же метки, таким образом покрывая большую часть пространства поиска. Мне бы хотелось, чтобы матрица относительной важности признаков имела некоторый вес в отношении конечной важности признаков (как генерируется деревом классификации, например)

В идеале это было бы как

Матрица относительной важности признаков:

N F1 F2 F3
F1 1 2  N
F2 .5 1  1
F3 N  1   1

Answer 1

Если я понимаю вопрос, вы хотите, чтобы некоторые функции были важнее других. Для этого вы можете назначить веса самим отдельным элементам, исходя из которых вы хотите, чтобы их учитывали в большей степени.

Этот вопрос довольно широкий, поэтому я надеюсь, что это может помочь.