排名公式從高到低

排名公式的從高到低依次是：

• 第一種：f1分數，f是表示樣本集特徵集的數量，1表示樣本集中每個特徵對目標的影響程度。f1分數越高，排名越高。
• 第二種：基尼係數，是一種度量數據離散程度的指標。基尼係數越大，排名越低。
• 第三種：信息增益，是描述數據分布特徵的參數熵和原始數據值之間的差異。信息增益越大，排名越高。
• 第四種：互信息，是數據集兩個變數之間的相關性。互信息越大，排名越高。
• 第五種：排序熵，是一種基於樣本排序的熵值計算方法。排序熵越大，排名越高。

以上排名公式僅供參考，排名公式可能會因為各種因素而變化，具體使用時需要根據實際情況進行調整。