很容易找到最佳得分
TOPSIS-KUNAL-101803623的Python项目详细描述
TOPSIS-KUNAL-101803623
TOPSIS-KUNAL-101803623是一个软件包，它将提供在所提供的数据中选择最佳模型时进行多准则决策的功能。在
- 它将提供TOPSIS分数。在
- 它将根据给定的数据对模型进行排序。在
TOPSIS公司：
相似理想解排序方法（TOPSIS）起源于20世纪80年代，是一种多准则决策方法。TOPSIS选择距理想解最短的欧几里德距离和距负理想解最大距离的方案。在
安装
TOPSIS-KUNAL-101803623需要Pythonv2.7+才能运行。在
使用pip安装程序包，如下所示：
$ pip install TOPSI-KUNAL-101803623
如何使用此软件包
TOPSIS-KUNAL-10803623可按以下示例运行：
在PYTHON IDLE:
注：
- 只有在输入文件中有非数字数据时才进行预处理。在
- 确保权重和影响的数量等于预处理数据中不包括第一列的列数。在
示例数据集
决策矩阵（a）将从csv文件中提取出来，作为熊猫数据帧，其中每行代表一个模型替代方案，每一列代表一个标准，如精度、RSeq、均方根误差、相关性等。在
| Model | Correlation | RSeq | 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（w）尚未标准化，稍后将在代码中进行标准化。 正面（+）或负面（-）影响标准的影响信息应在（im）中提供。在
权重和影响数应等于数据集中不包括第一列的列数
样本输出
排名以表格的形式显示，根据TOPSIS方法，排名第一的是最佳决策，最后一个排名是最差的决策。在
^{tb2}$许可证
麻省理工学院执照
版权所有（c）2020 Kunal Pradyuman
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