我想介绍一些偏见。我有n-risk factors（预测因子），但根据我收集的证据！我认为Risk factors中的一个比其他的更相关。有一个weights_column参数（请参阅description），但我不清楚如何使用它以及它是否可以用于我的目的。
文档说明（版本3.20.0.1）：
此选项指定在确定权重时要使用的训练框架中的列。权重是每行观察权重，不会增加数据框的大小。这通常是行重复的次数，但也支持非整数值。在训练期间，由于较大的损失函数前因子，具有较高权重的行更重要。
我不知道它是否适合我的目的。我有以下问题/评论，这将有助于我了解如何使用它，但也有助于改进下一版本的文档：
＆＃34;权重是每行观察＆＃34; ，我期望按列（我们在特定列中定义权重）。在我看来，该算法正在添加虚拟行，但它表示不会增加行数。 i）添加这些虚构行的逻辑是什么？（它是另一行或修改行的副本，如果是这样，它是如何被修改的？）
＆＃34;由于损失函数的前因子较大＆＃34; ： ii）在这种情况下它意味着什么？ ii）它是否仅适用于loss-function指标？ iv）前因素是什么？
v）我们可以指定多个列吗？参数的名称是复数形式，但示例和文档似乎只涉及一列。
然后下一段说明：＆＃34;例如，权重2与复制行＆＃34; 相同，但用户只能指定列名。 vi）我们可以指定权重因子数吗？
文档中提供的示例没有说明基于问题性质使用此类参数的目的，并且没有比较使用此类参数如何影响结果。 vii）在这种情况下，使用weight列设置此参数的理由是什么？
例如，使用和不设置weights_column运行脚本我们得到：
[1] "AUC with weights_column"
[1] 0.9645522
[1] "AUC without weights_column"
[1] 0.9803922
该示例显示了如何使用参数，但不适合看到使用它的好处。
答案 0 :(得分：1)
我认为这里可能存在一些关于权重的一般使用的混淆。
此处加权以行为单位应用，因此不能用于对变量进行加权。一个示例用例可能是我们有时变数据，我们认为最新数据更像未来样本而不是以前的数据。在这个用例中，我们可以增加最近的样本和减轻最近的样本的重量。
这里重要的一点是它是样本（及其所有特征）的权重，而不是所有样本中的单个特征的权重。
对于您的使用案例，如果您有足够的培训数据，则适当的算法（GBM / RF）可能会使用您认为重要的功能。如果没有，那么这可能表明您所识别的功能并不像您最初想象的那么重要，或者与其他功能高度相关。
如果你仍然想要增加一个特征，那么一个hacky方法就是为同一个特征添加多个虚拟变量到数据框。