Python实现综合评价代码

在Python中，实现综合评价代码通常涉及到数据处理、计算和可视化，具体步骤可能会因不同的应用场景而异。综合评价可能涉及到性能评估、权重分配、指标组合等。这里我将提供一个基本的框架，但请注意，实际应用中可能需要根据具体需求进行调整。

# 导入必要的库
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设你有如下数据（例如，预测值和真实值）
predictions = pd.Series([0.8, 0.9, 0.7, 0.6])
true_values = pd.Series([0.75, 0.85, 0.65, 0.55])

# 综合评价函数（这里假设使用加权平均）
def weighted_score(predictions, true_values, weights=[0.5, 0.3, 0.2]):
    metrics = {
        'mse': mean_squared_error,
        'r2': r2_score
    }
    scores = {name: metric(predictions, true_values) for name, metric in metrics.items()}
    return np.average(scores.values(), weights=weights)

# 计算综合得分
score = weighted_score(predictions, true_values)
print(f"综合得分: {score}")

# 可视化结果
plt.figure()
plt.plot(predictions, label='预测')
plt.plot(true_values, label='真实值')
plt.xlabel('样本')
plt.ylabel('值')
plt.legend()
plt.show()

# 相关问题--
1. 在这个例子中，`weighted_score`函数是如何工作的？
2. 如果需要添加其他评估指标，如何修改代码？
3. 综合评价中，权重的选择依据是什么？