本研究提出了一种新方法，通过相对排名近似目标的累积分布函数，解决机器学习中多个目标的比较与聚合问题。这一方法使得原本不可比较的目标转化为可比较的，帮助实践者有效导航帕累托前沿，尤其在大语言模型选择和自动机器学习基准测试中展现潜力。