Topsis计算器参数CSV文件，重量和冲击数组
TOPSIS-aayushi-101803059的Python项目详细描述
什么是TOPSIS？在
T引用O顺序p引用S与I处理S解决方案的技术 TOPSIS（TOPSIS）起源于20世纪80年代，是一种多准则决策方法。 TOPSIS选择距离理想解最短的欧几里德距离， 与负理想溶液的最大距离。在
如何安装此软件包：
>> pip install TOPSIS-aayushi-101803059
在命令提示符
^{pr2}$输入文件(数据.csv)在
构建决策矩阵时，每一行代表一个模型替代方案，每一列代表一个标准，如准确度、R2、均方根误差、相关性等。在
| Model | Correlation | R2 | RMSE | Accuracy |
|---|---|---|---|---|
| M1 | 0.79 | 0.62 | 1.25 | 60.89 |
| M2 | 0.66 | 0.44 | 2.89 | 63.07 |
| M3 | 0.56 | 0.31 | 1.57 | 62.87 |
| M4 | 0.82 | 0.67 | 2.68 | 70.19 |
| M5 | 0.75 | 0.56 | 1.3 | 80.39 |
权重（weights）尚未规范化，稍后将在代码中进行规范化。在
利益正面（+）或负面（-）影响标准的信息应在impacts中提供。在
输出文件(结果.csv)在
^{tb2}$输出文件包含输入文件的列以及另外两列，分别为**Topsis_score**和**Rank**
作者详细信息
提交人：Aayushi Gupta（101803059）。在
版本：1.0.0。在
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