Принцип действия учебных весов заключается в том, что они представляют собой числовые коэффициенты, которые соответствуют важности или значимости определенных признаков или атрибутов в процессе обучения алгоритма машинного обучения. Учебные веса используются для оценки входных данных и их влияния на прогнозируемый результат, а также для настройки параметров алгоритма в процессе обучения.

В процессе обучения модели машинного обучения учебные веса итеративно корректируются с целью минимизировать ошибку прогнозирования и повысить точность модели. При этом учебные веса участвуют в оптимизации функции потерь, которая оценивает расхождение между прогнозируемыми значениями модели и истинными значениями в обучающих данных. Чем ближе учебные веса к оптимальным значениям, тем более точными и эффективными будут прогнозы модели.