ABC 三个个案，有，指标M和指标N 两个指标，指标M是客观的现状，分别 A：高 ，B：中， C： 低 ，指标N是具体的值 A：85 B：70 ，C：55，因为指标M是客观基础，M 为高的时候本来有利于指标N的提升，M为低的时候不利于N的提升，如何科学的削弱因为M指标不同而导致的N的分值？ 作为一个数据科学家回答我的问题

作为数据科学家，您可以考虑使用归一化或标准化方法来削弱指标M对指标N分值的影响。以下是一种可能的方法：

1. 首先，将指标N的具体值进行归一化或标准化处理，将其转换为0到1之间的范围。这可以通过将每个案例的指标N值减去最小值，然后除以最大值减去最小值来实现。

2. 接下来，考虑指标M对指标N的影响。由于指标M是客观基础，您可以给出一个权重来表示M对N的影响程度。例如，假设您认为指标M的高中低分别对应权重0.8、0.5和0.2。

3. 将归一化或标准化后的指标N值乘以相应的权重，以削弱因指标M不同而导致的分值差异。例如，如果A案例的指标M为高（0.8的权重），则将该案例的归一化或标准化后的指标N值乘以0.8。

4. 最后，根据削弱因素后的指标N值进行排序或比较。削弱了因指标M不同而导致的分值差异后，您可以根据这些调整后的指标N值来进行综合排序或比较，以获得更科学的结果。

需要注意的是，权重的选择是主观的，并且可能需要根据具体情况和专业知识进行调整。此外，您也可以考虑使用其他方法来处理指标M和指标N之间的关系，如决策树或回归分析等。