更新时间：2024-03-29 19:05作者：小编
一：weighting是什么意思？用法、例句的意思：
weighting是一个名词，意为“权重”，指对某事物或某个因素的重要性或影响力进行量化评估的过程。在统计学、数据分析和机器学习等领域中，weighting通常用来衡量不同数据或变量对结果的贡献程度，从而帮助决策者更准确地理解和解释数据。
/ˈweɪtɪŋ/
1. 在统计学中，常用加权平均数来计算一组数据的平均值，即每个数值乘以相应的权重后再相加求和。
2. 在数据分析中，可以通过给不同变量赋予不同的权重来调整其对结果的影响力，从而得到更精确的分析结果。
3. 在机器学习中，常用加权方法来训练模型，在模型预测时也会根据不同特征的权重来决定最终结果。
1. The weighting of each factor in the decision-making process is crucial for the final outcome.
2. The data was weighted according to its reliability before being used for analysis.
在进行分析之前，数据按照可靠性进行了加权处理。
3. The weighted average of the test scores showed a significant improvement compared to the unweighted average.
4. The algorithm assigns different weightings to each feature based on its importance in predicting the outcome.
该算法根据特征在预测结果中的重要性赋予不同的权重。
5. The survey results were weighted to reflect the demographic distribution of the population.
调查结果经过加权处理，以反映人口的人口分布情况。
1. weight：作为名词，也可以表示“重量”或“负担”，与weighting有一定的近义关系。：The weight of evidence supports this theory.（证据的力量支持这个理论。）
2. importance：作为名词，意为“重要性”，与weighting指代相似。：The importance of this issue cannot be underestimated.（这个问题的重要性不容小觑。）
3. significance：作为名词，意为“意义”或“重要性”，与weighting可以互换使用。：The significance of this discovery cannot be overstated.（这一的重要性不可高估。）
通过对weighting这一术语的释义，我们可以看出它在统计学、数据分析和机器学习等领域都有重要的作用。在实际应用中，合理使用权重可以帮助我们更准确地理解和解释数据，从而做出更有价值的决策。因此，熟练掌握weighting的概念和用法对于从事相关领域的人士来说是非常重要的。