Punktzahlnormalisierung

In Intelligente Bewertungs-Engine Die Normalisierung ordnet die tatsächlichen Punktzahlen einer standardisierten Skala zu, normalerweise von 0 bis 100, wodurch ein einheitliches Auswertungsframework ermöglicht wird.

Übersicht über den Normalisierungsansatz

In Intelligente Bewertungs-Engine Die Normalisierung passt einzelne Bewertungspunktzahlen an eine gemeinsame Skala an, wodurch ein Vergleich zwischen verschiedenen Bewertungen ermöglicht wird. Die Normalisierung von Bewertungspunktzahlen kann durch zwei Ansätze erreicht werden: Die Maximierung von Werten, bei denen höhere Punktzahlen wünschenswert sind, und die Minimierung von Werten, bei denen niedrigere Punktzahlen bevorzugt werden.

Um den Wert zu maximieren	Maximieren Sie den Wert, wenn höhere Werte besser sind. Die folgende Formel wird verwendet, um die normalisierte Punktzahl abzurufen: Normalisierte Punktzahl (hoch) = ((Rohpunktzahl – Mindestpunktzahl) / (maximale Punktzahl – Mindestpunktzahl) * (Skalierungsfaktor-Maximum – Skalierungsfaktor-Minimum) + Skalierungsfaktor-Minimum
Um den Wert zu minimieren	Minimieren Sie den Wert, wenn niedrigere Werte besser sind. Die folgende Formel wird verwendet, um die normalisierte Punktzahl abzurufen: Normalisierte Punktzahl (hoch) = (1 – (Rohpunktzahl – Mindestpunktzahl) / (maximale Punktzahl – Mindestpunktzahl) * (Skalierungsfaktor-Maximum – Skalierungsfaktor-Minimum) + Skalierungsfaktor-Minimum

Wo,

• Rohpunktzahl = tatsächliche Punktzahl berechnet
• Mindestpunktzahl = der Mindestwert der aktuellen Skala.
• Maximale Punktzahl = der Höchstwert der aktuellen Skala.
• Skalierungsfaktor-Maximum = der Mindestwert der Zielskala.
• Skalierungsfaktor-Minimum = der Höchstwert der Zielskala.
• Skalierungsdefinition = gibt die Bewertungsrichtung an: „Hoch“, wenn höhere Punktzahlen besser sind, oder „niedrig“, wenn niedrigere Punktzahlen besser sind.
• Relative Skalierung = wenn diese Option aktiviert ist, wird die normalisierte Punktzahl relativ zum Höchstwert berechnet.