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如何在1到5的范围内对评分进行标准化？

在1到5的范围内对评分进行标准化可以采用以下方法：

线性映射：将原始评分线性映射到1到5的范围内。假设原始评分的最小值为a，最大值为b，那么对于任意一个原始评分x，标准化后的评分y可以通过以下公式计算：y = (x - a) * (5 - 1) / (b - a) + 1。这种方法简单直接，但可能会导致评分的分布不均匀。
Z-Score标准化：将原始评分转化为标准正态分布的Z-Score值，然后再映射到1到5的范围内。首先计算原始评分的平均值μ和标准差σ，然后对于任意一个原始评分x，标准化后的评分y可以通过以下公式计算：y = (x - μ) / σ * 2 + 3。这种方法可以保持评分的分布形态，并且适用于较小的样本量。
分段映射：将原始评分按照一定的区间划分，然后映射到1到5的范围内的不同分段。例如，可以将原始评分划分为1到1.9、2到2.9、3到3.9、4到4.9、5的五个区间，然后将每个区间映射到1到5的范围内的不同分段。这种方法可以根据具体需求对评分进行更加精细的划分。
Sigmoid函数映射：使用Sigmoid函数将原始评分映射到1到5的范围内。Sigmoid函数具有平滑的曲线，可以将原始评分映射到一个较宽的范围内。具体的映射公式可以是：y = 4 / (1 + e^(-k*(x-3))) + 1，其中k是控制曲线陡峭程度的参数。这种方法可以保持评分的相对大小关系。
主观权重调整：根据具体需求和主观判断，对不同的原始评分赋予不同的权重，然后将加权后的评分映射到1到5的范围内。这种方法可以根据实际情况对评分进行个性化的调整。

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综合评价之熵权法

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信贷风控模型搭建及核心风控模式分类

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推荐系统中的相似度度量

这样的表(每一种产品的评分按列排列，每一位用户的评分按行排列)被称为效用矩阵。空格表示某些用户未对某些电影进行评分。图1:一个实用矩阵，捕获四个用户对七部电影的评分。每一种电影的评分按列排列。...与观众A，B和C对应的向量为： A=[4,0,0,5, 1,0,0] B=[5,5,4,0,0,0,0] C=[0,0,0,2,4,5, 0] ....例如，观众B对所有哈利.波特电影都给予了很高的评分，而观众C对“星球大战1”和“星球大战2”给予了很高的评价，可以通过将规则四舍五入来消除评分的相似性。...例如，我们可以设置一个规则，将评分3、4和5舍入为1，并将等级1和2视为空白。应用此规则后，我们的效用矩阵变为: 在评分舍入的情况下，观众A和C对应的集合的交集为空集合。...请注意，当使用原始用户评分来计算距离时，Jaccard距离度量无法提供这种对用户行为的了解。找到具有舍入值的余弦距离会得出相同的结论。 标准化评级转换原始观众评分的另一种方法是对其进行标准化。

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Elasticsearch数据搜索原理

文档3：I love both 对这些文档建立倒排索引后，我们会得到以下的映射关系： - I：文档1，文档2，文档3 - love：文档1，文档2，文档3 - coding：文档1 - reading：...2.3、生成查询计划在 Elasticsearch 中，生成查询计划的过程包括确定查询类型（如 match、term、range 等），确定要查询的字段和值，然后根据这些信息生成查询计划，描述了如何在倒排索引上执行查询...这个过程主要包括以下步骤：排序：Elasticsearch 会根据每个文档和查询的相关性，对候选结果集进行排序。...对于日期字段，你还可以使用日期数学表达式来指定范围，如 now-1d 表示从现在开始的过去一天。...聚合功能提供了一组用于数据分析的操作符，如 min、max、avg、sum、count 等，你可以使用这些操作符来对搜索结果进行统计分析。

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通过机器学习技术可准确地预测肾脏的生存时间

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CVPR2023 | 面向文本生成图像的可验证和可复制的人工评估

本文解决了文本到图像生成中缺乏标准化评估的问题。为此，作者仔细设计了一个评估协议，并对协议进行了实证验证。作者用自己的协议评估最先进的生成模型，并提供对收集的人类评级的深入分析。...一个常见的轻率之举是只提供端点标签，例如，李克特量表1:最差，5:最好，而其他选项未标记。在数据收集实验中，作者尝试了两个候选设计(图1)来研究具体问题和选项标签的影响。...Annotator performance 是衡量对某个数据集进行标注或评估的一致性的指标。（越接近1表示越一致），而Med.Time是答案时间的中位数。...Stable Diffusion和Real image的值是使用3名回答者对1~5进行评估时计算出的平均值的结果。...这表明，即使使用真实的文字图像对，CLIP空间中也可能存在空白，这并不奇怪，Stable Diffusion生成的图像已经在这个空白范围内。

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【数学建模】——【A题信用风险识别问题】全面解析

、非违约样本多等现实情况，因而在信用得分测算过程中，如何选择适合的信用评分模型，解决模型对违约样本识别不足，并进一步平衡模型预测准确性与可解释性是又一难点；最后，在信用等级划分中，如何在确保等级划分的鲁棒性...请根据附件1、附件2和实际情况建立数学模型解决以下问题：问题1 高维数据往往会为信用风险评价带来评价指标反应信息冗余等问题，请选择合适的模型对德国信用数据集进行指标筛选，以达到提升信用风险评价准确性及可解释性的目标...为对信用评分模型的合理性、准确性进行判别，请分别利用附件1中的德国信用数据集与附件2中的澳大利亚信用数据集，自建信用评分模型。...对比上述多种分类方法对不同数据集的分类效果，并将结果填入表1、表2（至少选择3类模型，3个评价准则进行对比分析）。...数据标准化/归一化：由于不同特征的量纲不同，需要对数据进行标准化或归一化处理，使其具有相同的尺度。

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深入了解推荐系统中的相似性

尽管Netflix采用多种方式收集用户偏好信息，但为了简单起见，我们假设它要求观众对电影进行1-5级评分。...我们还假设只有7部电影(哈利波特三部曲HP1~3、暮光之城TW和星球大战三部曲SW1~3)需要审查，只有4位观众被要求对它们进行评分。图1显示了我们四个精心挑选的观众提供的评分。...例如，观众B对所有的哈利波特电影给予了很高的评价，而观众C对《星球大战1》和《星球大战2》给予了很高的评价。这种评分的相似性可以通过用规则将评分四舍五入来消除。...请注意，Jaccard距离度量在使用原始用户评分计算距离时并没有提供对用户行为的这种了解。用四舍五入值求余弦距离得到了同样的结论。 标准化评分另一种改变原始评分的方法是使其标准化。...在某些情况下，我们可以通过根据明确的规则舍入评分来避免此类冲突。评分也可以通过从用户给出的每个评分中减去用户给出的平均评分来进行转换。

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8分+的肿瘤免疫浸润和预后模型的文章思路！

结果表明，肿瘤的恶性特征包括G2M检查点（标准化富集评分（NES）=2.511、标准化p<0.001）、mTORC1信号（NES=2.456、标准化p<0.001）和PI3K/AKT/mTOR信号（NES...因此，PI3K/AKT/mTOR信号通路可能与cluster 1/2的不同TIME有关。 Fig.4 为了进一步验证，作者对“erasers”FTO和ALKBH5进行了一致性聚类。...cluster 1中的OS比cluster 2更优（p=0.0012；Fig.5A）。然而，cluster 1的免疫评分和PD-L1的表达水平要低于cluster 2（Fig.5B和Fig.5C）。...在TCGA训练和验证组中，7个基于m6A调节因子的signatures的风险评分、OS、OS status和表达水平的分布如Fig.6A和Fig.6B所示。...观察到高和低风险组放疗患者的OS更好（Fig.9、D），但高风险评分患者明显比低风险评分患者收益多。在高风险组中，放疗患者比无放疗患者具有良好的生存优势（Fig.9A、C）。

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从人工智能入门到理解ChatGPT的原理与架构的第一天(First)(含机器学习特征工程详解)

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融360蒋宏：自动化特征工程和自动建模在风控场景的应用

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图解-使用【变异系数】赋予权重，并比较效果

( 最大值 – 最小值 ) 新数据=(原数据−最小值)/(最大值−最小值) 效果： 1、数据映射到[0,1] 2、消除量纲差异 3、放大差距场景：老师给学生评分（主观评分，如：文明分、品德分...代码实现+效果可视化原始数据（第1个表）平均分可理解为全部特征的权重相等 5个员工平均分差别不大员工1最弱逼，员工5最流弊，员工234相等对平均分进行min-max标准化后，员工1...的弱逼程度被放大技术能力的变异系数最大，权重最高 MinMax标准化后的数据的平均分（第2个表）员工4>3>2（不再相等）对min-max标准化后的数据进行变异系数法加权（第3个表）员工...Min-Max标准化 mm: ndarray = minmax_scale(df[df.columns[1:]]) print(mm) # Min-Max标准化后的数据与权重进行矩阵乘法，计算出总分...score: Series = mm.dot(weight) print(score) # 对总分进行MinMax标准化 df['MinMax标准化的总分']: Series = minmax_scale

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