我有大约12个特征，数据量不多。我想训练一个机器学习模型，并且希望模型能够理解我提供的信息，即某些特征比其他特征更重要。有没有办法做到这一点？我想到的一种方法是基于现有数据生成大量略有变化的数据，并使用相同的标签，从而覆盖更多的搜索空间。我希望相对特征重要性矩阵能够对最终的特征重要性（例如由分类树生成的）有一定的影响。
理想情况下，它应该是这样的
相对特征重要性矩阵:
N F1 F2 F3F1 1 2 NF2 .5 1 1F3 N 1 1回答：
如果我理解正确的话，你希望某些特征比其他特征更重要。为了实现这一点，你可以根据你希望重点考虑的特征，为每个特征分配权重。
这个问题比较宽泛，希望这些信息对你有帮助。
