如果使用像scikit-learn这样的库，我如何在输入到像SVM这样的分类器时对某些特征赋予更高的权重？这是人们通常会做的事情吗？

回答：

首先 – 你可能不应该这样做。机器学习的整个概念是使用统计分析来分配最优权重。你这样做是在干扰整个概念，因此你需要非常强有力的证据证明这是你试图建模的过程中的关键，而且由于某种原因你的模型目前缺少这一点。

话虽如此 – 没有普遍的答案。这完全取决于具体的模型，其中一些模型允许你对特征进行加权 – 在随机森林中，你可以将你感兴趣的特征的抽样分布进行偏置；在SVM中，只需将给定特征乘以一个常数就足够了 – 还记得你被告知在SVM中要对特征进行归一化吗？这就是原因 – 你可以利用特征的尺度来‘引导’你的分类器偏向于某些特征。那些值较高的特征将会被优先考虑。这实际上适用于大多数线性权重范数正则化的模型（正则化逻辑回归、岭回归、套索回归等）。