想请教下机器学习PAIswing-1.0.jar分数用归一化分数还是原始分呢？

机器学习PAI swing-1.0.jar中，分数通常使用归一化分数进行处理，以消除不同特征之间的量纲影响。

机器学习PAI swing1.0.jar 分数使用归一化分数还是原始分？

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介绍：

在机器学习中，对于评估模型的性能，通常需要对模型的输出进行评分，PAI swing1.0.jar是一个用于评估机器学习模型的工具，它提供了多种评分方法，在选择使用归一化分数还是原始分时，需要考虑以下几个因素。

1、数据分布：

如果数据集的特征值范围差异较大，即存在较大的数量级差异，那么使用归一化分数可能更合适，因为归一化可以将特征值缩放到一个较小的范围内，使得不同特征之间的权重更加均衡。

如果数据集的特征值范围相对接近，且没有明显的数量级差异，那么可以考虑使用原始分。

2、模型类型：

对于一些基于距离度量的模型（如k近邻算法），使用归一化分数可以消除特征之间的量纲影响，使得距离计算更加准确。

对于其他类型的模型（如决策树、支持向量机等），使用原始分可能更合适，因为这些模型通常对特征的绝对值或比例关系更敏感。

3、可解释性：

使用归一化分数可以提高模型结果的可解释性，由于所有特征都经过相同的缩放，因此可以更容易地比较不同特征的重要性和影响程度。

使用原始分可能会降低模型结果的可解释性，因为不同特征的数值范围不同，难以直接比较其重要性。

4、算法要求：

某些机器学习算法对输入数据有特定的要求，可能需要使用归一化分数或原始分，在使用PAI swing1.0.jar之前，应查阅相关算法文档以了解其具体要求。

选择使用归一化分数还是原始分取决于数据集的特点、模型类型、可解释性和算法要求等因素，根据具体情况进行权衡和选择。