我在这里发现了一个相关的问题：如何在机器学习中更加重视某些功能？ 但是是针对特征的。
假设我有一个包含 N 个带有标签的实例（或N行）的数据集。
我知道有些标签是基本事实，而其他一些标签是不确定的，即某些标签中有噪音。
例如，如何将这些信息合并到机器学习模型中，例如xgboost，告诉xgboost对具有已验证标签的实例比具有未验证标签的实例更重视？
您可以构造一个DMatrix并使用其 weight 属性来初始化每个实例的权重。在此处查看文档
或从拟合方法sample_weight