私たちの学生会は歌唱コンテストを開催します.私のキャンパスの誰もがウェブサイト上の歌手の写真をクリックして好きな歌手を選ぶことができます.そして学生の投票（写真をクリックすることによって）は10 人の音楽関係者の投票 (各審査員は 1 人の出場者のみに「好き」または「嫌い」のいずれかを投票できます) と組み合わせて、今年の最も価値のある歌手を最終的に決定します。
Q: 各競技者のクリックスルー (1+ - 40,000+) と審査員の採点 (0 - 10) を知っている場合、どの方法を選択できますか? (アルゴリズムはPythonで記述した方が良い)
どんなアイデアでも大歓迎です！
First normalize the two features to the same scale, simple way to do it is by normalizing to [0,1] interval1:
students_score = (throughput-1)/40000.0
judge_score = judge/10.0
Now you have two normalized scores, and you need to decide how much weight each is getting, and evaluate with a linear combination of those:
final_score = a * students_score + b * judge_score
Where a,b are parameters you can tune, and students_score ,judge_score are the normalized results calculated above
You might also be able to chose optimal a,b using linear regression - if you are willing to manually give score to a sample of contestants
(1) It is sometimes better to normalize with something dynamic like max { throughputfor all } for example, and not the hard absolute super limit (40000 in your case)