JS 散度的大小多小算小

当人们在学习过程中，或多或少会有些疑问，就比如：通过JS 散度算出的值在0-1之间，significance level 怎么算呢？如何知道两个分布的相似或不相似程度？ 像p值那样小于0.05算是两个分布相似吗？

以下是相关问题的回答：

在信息理论中，JS散度表示两个概率分布之间的差异程度。JS散度的大小要根据具体的应用场景而定，通常可以通过对比其值与一些基准值来判断。

在0到1之间，JS散度的值越接近于0则意味着两个概率分布越相似，而值越接近于1则意味着两个概率分布越不相似。一般来说，JS散度值在0.1以下可以认为两个分布相似性较高，而在0.5以上则可以认为两个分布差异较大。但是需要注意的是，这个阈值只是一个参考值，具体阈值的选取还需根据具体情况分析。

在实际应用中，可以根据需要适当调整阈值，比如对于某些要求更为严格的场景，可以将阈值设得更小。另外，不同应用场景对JS散度的要求也可能不同，需要根据具体应用情况及实验数据来确定最好的取值。

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