权重是指给定的数据每个属性的重要性程度，一般用来衡量每个输入对计算结果的影响程度，从而决定各个输入数据的权重大小，用来衡量模型的准确性。 权重的计算公式很多，比如“相关系数”、“平均绝对值”和“随机梯度下降法”等，不同的模型有不同的权重计算方法。 “相关系数”是指利用统计学中的相关系数来计算每个属性对数据的影响程度，一般是利用一些统计方法计算出属性之间的相关性，用相关性的绝对值来作为属性的权重。 “平均绝对值”是指利用属性的平均绝对值来计算每个属性的权重，一般来说，属性值越大，该属性所占权重越大。 “随机梯度下降法”是指通过以随机方式调整权重，使模型能够以最快的速度收敛到最优解，它是深度学习中常用的一种优化算法。 拓展知识： 权重是模型中最重要的参数，它们决定了模型中每个变量的重要性，影响了模型的学习效果及训练结果，因此权重的选择是解决机器学习问题的关键。修正权重可以改善模型的性能，调整模型的精度和准确性，从而获得更完美的结果。