多个模型对同一组数据得出的特征权重不一致正常吗怎么办

多个模型对同一组数据得出的特征权重不一致是正常的，因为不同的模型在处理数据时可能会有不同的假设和算法，导致对特征的重要性评估不同。

如果需要解决这个问题，可以考虑以下方法：

1. 对特征权重进行归一化处理，将不同模型得出的权重值转化为相同的尺度，再进行比较。

2. 使用一些特征选择的算法，比如基于统计学的方法或者基于模型的方法，来筛选出对模型预测最为重要的特征。

3. 对模型进行集成学习，将多个模型的预测结果进行加权平均，从而得到更加准确的预测结果。

4. 更换模型或者调整模型参数，以尽可能地减小特征权重不一致的问题。