明日之后 · 唐人指数

从二维到一维：多项式模型

上面的分类器在二维空间（账号差距 x，操作差距 y）中画决策边界。 但实际预测时，我们可以把所有因素加权求和，压缩成一个数字——唐人指数：

唐人指数 = 0.3·x₁ + 0.2·x₂ + f(x₃) + 0.2·x₄ + 0.2·x₅ + 0.1·x₆ + 0.2·x₇

其中每个 xᵢ 代表一个具体的游戏特征（是否有决斗时刻、能否出图、总加成等级、巅峰赛经验、武士水平、所属营地、主播偏好）。 每个特征的权重反映了它对判断的影响大小。

当唐人指数 ≥ 0.6 时，模型判定这个人觉得狙击手厉害。 对于不玩游戏的人，只需要三个特征（营地、主播、对 Jomi 的评价），阈值为 0.3。

以下是种子数据在一维多项式模型上的分类效果。 红点 = 觉得厉害，绿点 = 觉得一般，黄色虚线 = 阈值。

切换到「预测」标签，回答几个问题，看看你的唐人指数是多少。