1樓：Jack Stark
我覺得需要分兩種情況來看（假設模型是神經網路）。
如果你的資料中沒有表現出這種重要性，也就是說資料並不包含特徵重要性的資訊，那麼可以先歸一化資料，然後把特徵乘以權重就可以。這樣神經網路訓練的時候重要特徵的影響會更大一點。（這裡假設模型是神經網路等利用反向傳播的模型，如果是決策樹的話，這樣加權是沒用的）
如果這個重要性包含在資料中，比如說這個重要性的值就是你從資料中提取出來的，那就不要做任何操作了，只需要正常訓練即可，模型會自己去學習的。
2樓：小李
如果你是已經確定好了特徵的重要性，那麼可以把它作為羅輯回歸中的weight的初始值。然後演算法會自動調整。但是由於你已經設定好了初始值，那麼就會基於它來做。
當然最後可能學的完全相反，那麼說明你給的特徵重要性和實際訓練資料完全不搭邊。
同樣的，所有的模型都可以按照這個來。
如果你已經確定好了權重了，不需要學習，那麼就直接構造對映函式做就好了。
最後要分類的話，2分類用sigmoid，多分類用softmax就ok了。如果不需要學習，都不存在損失函式。，。。
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