常用的权重计算方法，如基于频率的权重、逆文档频率（IDF）、以及更复杂的熵权法或主成分分析法（PCA），各具特色，均能有效提升数据处理效率与模型性能
频率权重虽简单直观，但易忽视稀有特征的重要性；IDF则通过惩罚常见词汇，凸显文档中的独特信息，广泛应用于文本挖掘；熵权法依据信息熵理论，自动计算各指标的客观权重，尤适用于不确定性和复杂性较高的系统；而PCA通过降维技术，保留数据主要特征的同时，自动赋予主成分合理权重，实现数据的高效利用
选择恰当的权重计算方法，需根据具体应用场景、数据特性及目标需求综合考量
恰当运用这些方法，能够显著提升模型的预测精度与泛化能力，为决策支持提供更为坚实的数据基础
