在机器学习模型转换中如何从特征中获取一定百分比的影响?

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我正在尝试建立一个能够预测获胜者,第二名和第三名的ML模型。数据集具有15个特征。但是,我希望对9个功能产生80%的影响,而对数据中其余功能产生20%的影响。我怎样才能做到这一点?可以从建模方面完成?我想不到。如果是的话,那将是什么方法,以便我可以从模型输出的特征中获得80%的影响?除此之外,您将采用哪种建模方法?

提前感谢

machine-learning feature-extraction feature-engineering
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我认为您不能为特征的[[group

指定权重,检查所用模型的文档,您应该能够找到一个称为weight的参数,该参数可以让您更改特征的权重训练时多少]
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