Topsis
1.0.0
เทคนิคสำหรับการตั้งค่าการสั่งซื้อโดยความคล้ายคลึงกับโซลูชันในอุดมคติ (TOPSIS) มีต้นกำเนิดในปี 1980 เป็นวิธีการตัดสินใจแบบหลายเกณฑ์
ท็อปซิสเลือกทางเลือกของระยะทางยุคลิดที่สั้นที่สุดจากการแก้ปัญหาในอุดมคติและระยะทางที่ยิ่งใหญ่ที่สุดจากการแก้ปัญหาเชิงลบในอุดมคติ
pip install TOPSIS-Anubhav-101803051
ไฟล์อินพุตมีสามคอลัมน์ขึ้นไป
คอลัมน์แรกคือชื่อวัตถุ/ตัวแปร
จากคอลัมน์ที่ 2 ถึงคอลัมน์สุดท้ายมีค่าตัวเลขเท่านั้น
พรอมต์คำสั่ง
topsis <InputDataFile> <Weights> <Impacts> <ResultFileName>
ตัวอย่าง:
topsis inputfile.csv “1,1,1,2” “+,+,-,+” result.csv
หมายเหตุ: น้ำหนักและผลกระทบควรเป็น ',' แยกออกจากกันไฟล์อินพุตควรอยู่ใน PWD
| แบบอย่าง | corr | RSEQ | RMSE | ความแม่นยำ |
|---|---|---|---|---|
| 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 |
| แบบอย่าง | corr | RSEQ | RMSE | ความแม่นยำ | คะแนน TOPSIS | จัดอันดับ |
|---|---|---|---|---|---|---|
| M1 | 0.79 | 0.62 | 1.25 | 60.89 | 0.7731301458119156 | 2 |
| M2 | 0.66 | 0.44 | 2.89 | 63.07 | 0.22667595732024362 | 5 |
| M3 | 0.56 | 0.31 | 1.57 | 62.87 | 0.4389494866695491 | 4 |
| M4 | 0.82 | 0.67 | 2.68 | 70.19 | 0.5237626971836845 | 3 |
| M5 | 0.75 | 0.56 | 1.3 | 80.39 | 0.8128626132980138 | 1 |
© 2020 Anubhav Sharma
ที่เก็บนี้ได้รับใบอนุญาตภายใต้ใบอนุญาต MIT ดูใบอนุญาตสำหรับรายละเอียด