我已经使用rbf内核对数据进行了SVR。我知道没有办法权衡这些功能。权重仅用于线性核。但是我的数据具有物理意义，其中一项功能必须对结果产生更大的影响。由于线性核非常慢并且估计不佳，因此我必须使用rbf。如何使该功能更有效？
svr = SVR(kernel='rbf', gamma=0.04, tol=0.01, C=8000, epsilon=0.005, shrinking=True, cache_size=2000, verbose=False, max_iter=-1)
我们希望由于该重要特征的变化而导致结果的巨大变化，而由于其他特征几乎不变，因此预测保持不变。