scalg

スコアリングアルゴリズム（SCALG）

このアルゴリズムは、範囲の近接原理の割合に基づいて機能します。当初は個人的なプロジェクトのために開発されましたが、後に最尤方程式を解くために統計で使用されるニュートンの方法の一形態であることがわかりました。

使用法

 pip install scalg

2020年9月15日の時点で、以下の例で説明および実証する2つの方法（ scoreとscore_columns ）が含まれています。

 import scalg

例

これは、Source_Dataとして使用されるサンプルデータセットで、対応するインデックスと列の重みを使用して例を挙げます。

 Columns ->  0     1      2      3
Weights ->  1     0      0      1
        1[[2016 ,21999 ,62000  ,181],
Sets -> 2 [2013 ,21540 ,89000  ,223],
        3 [2015 ,18900 ,100000 ,223],
        4 [2013 ,24200 ,115527 ,223],
        5 [2016 ,24990 ,47300  ,223]]

スコアメソッド

Source_DataとWeightsを渡す場合の出力：

scalg.score(source_data, [1, 0, 0, 1])

 [[2016, 21999, 62000,  181, 2.2756757812463335],
 [2013, 21540, 89000,  223, 1.9553074815952338],
 [2015, 18900, 100000, 223, 2.894245191297678],
 [2013, 24200, 115527, 223, 1.1297208538587848],
 [2016, 24990, 47300,  223, 3.0]]

source_data、weights and get_scores = trueに渡す場合の出力：

scalg.score(source_data, [1, 0, 0, 1], get_scores=True)

 [2.2756757812463335, 1.9553074815952338, 2. 894245191297678, 1.1297208538587848, 3.0]

source_data、weights and get_score_lists = trueに渡す場合の出力：

scalg.score(source_data, [1, 0, 0, 1], get_score_lists=True)

 [[1.0                 ,0.0, 0.6666666666666666 ,0.0                      ,1.0]
 [0.49113300492610834 ,0.5665024630541872      ,1.0, 0.12972085385878485 ,0.0]
 [0.7845427763202251  ,0.38880501854104677     ,0.22757852463101114      ,0.0]
 [0.0                 ,1.0                     ,1.0                      ,1.0]]

これにより、リスト内の各要素のスコアが他の要素と比較して、位置を保持します。

スコア列メソッド

ここでは、 scalg.scoreで使用するのと同じ重みを使用するか、各列の重みを対応する順序で指定することもできます。この例では、Weights引数[1, 0, 0, 1]または[0, 1]を使用しても違いはありません。

source_data、列、重量で渡す場合の出力：

scalg.score_columns(source_data, [0, 1], [1, 0, 0, 1])

 Scored columns            Scores for corresponding columns
   0|    1|                  |
[[2016 ,21999 ,62000  ,181 ,1.4911330049261085],
 [2013 ,21540 ,89000  ,223 ,0.5665024630541872],
 [2015 ,18900 ,100000 ,223 ,1.6666666666666665],
 [2013 ,24200 ,115527 ,223 ,0.12972085385878485],
 [2016 ,24990 ,47300  ,223 ,1.0]]

スコアは、列0および1に基づいてのみ計算されました。