Was bedeutet "Normalisierung von Punkten"?
Inhaltsverzeichnis
Die Normalisierung von Scores ist der Prozess, Werte, die auf unterschiedlichen Skalen gemessen werden, an eine gemeinsame Skala anzupassen. So können faire Vergleiche zwischen verschiedenen Datensätzen gemacht werden.
Warum Scores normalisieren?
In vielen Situationen, besonders bei Bewertungen und Vorhersagen, können Scores stark variieren. Zum Beispiel, wenn ein System Scores von 1 bis 10 und ein anderes von 0 bis 100 vergibt, wird es schwierig, sie direkt zu vergleichen. Durch Normalisierung können wir diese Scores in eine gemeinsame Skala umwandeln, was es einfacher macht, ihre Leistung zu bewerten.
Wie wird Normalisierung gemacht?
Es gibt mehrere Methoden zur Normalisierung von Scores. Eine gängige Methode ist, die minimalen und maximalen Werte der Scores zu verwenden, um sie in einen Bereich, wie zum Beispiel 0 bis 1, zu bringen. So sind alle Scores vergleichbar, egal auf welcher ursprünglichen Skala sie basieren.
Vorteile der Normalisierung
Normalisierung hilft, die Fairness von Bewertungen zu verbessern. Sie ermöglicht es uns zu sehen, welche Systeme besser abschneiden, ohne durch Unterschiede in den Score-Bereichen getäuscht zu werden. Mit normalisierten Scores können wir informiertere Entscheidungen basierend auf den Leistungsprognosen verschiedener Systeme treffen.