我有一些关于一个元素的值。例如，element1: values1, values2。对于每个元素，我需要计算给定数量特征的“分数”。假设我们有一个特征表示如下：
- 特征1的高分是由value1的高分和value2的低分决定的。
所以，如果我假设value1的高分（1）和value2的低分（0）对应于特征1的高分，那么给定value1和value2的两个不同分数（例如value1=0.7，value2=0.2），计算特征1分数的最佳实践是什么？我使用Python作为编程语言，偏好使用sklearn模块，但任何合适的解决方案都是可以接受的。
回答：
- 首先标准化你的数据。一种标准化方法是使你的values1和values2在[0,1]范围内。
- 假设基于标准化数据的特征1的平均2值特征为（.7，.2）。对于任何新的2值（x，y），计算（x，y）与（.7，.2）之间的距离。
在机器学习中计算距离时，通常不计算平方根部分。
dist^2 = (x-.7)^2 + (y-.2)^2你可能还对计算2值（x，y）相对于（.7，.2）的误差感兴趣，可以研究分类交叉熵。
