我在这里找到一个相关的问题：如何在机器学习中对某些特征赋予更多权重？但那是针对特征的。

假设我有一个包含N个实例（或N行）的数据集，并且这些实例带有标签。

我知道有些标签是真实的，而其他一些标签则不确定，即有些标签中存在噪声。

如何将这些信息纳入机器学习模型中，例如xgboost，以便告知xgboost对带有已验证标签的实例赋予比未验证标签的实例更多的权重？

回答：

您可以构建一个DMatrix，并使用其weight属性为每个实例初始化权重。请查看这里的文档

或者使用fit方法中的sample_weight