熵权法的Python代码实现

熵权法（Entropy Weighting Method）通常用于数据挖掘和决策分析中的信息熵计算，以确定各属性的重要性。以下是一个简单的Python代码示例，使用`sklearn`库来实现基于信息熵的特征权重计算：

from sklearn.feature_selection import SelectKBest, chi2
import pandas as pd

# 假设df是你的DataFrame，其中包含特征列X和目标变量y
data = pd.DataFrame({
    'feature1': [...], 'feature2': [...], 'feature3': [...], 'target': [...]
})

# 计算每个特征与目标变量之间的卡方检验统计量（chi-square test）
selector = SelectKBest(chi2, k=5)  # 选择最重要的5个特征
selector.fit(data.drop('target', axis=1), data['target'])

# 获取特征重要性得分（即熵值）
entropy_weights = selector.pvalues_  # p-values越小表示特征的重要性越大

# 排序特征权重
sorted_features = sorted(zip(entropy_weights, data.columns[:-1]), key=lambda x: x)

相关问题

熵权法python 代码

熵权法是一种用于确定指标权重的方法，它基于指标的变异性来确定权重。下面是一个使用Python实现熵权法的示例代码：

import numpy as np

def entropy_weight(data):
    # 计算指标的熵值
    p = data / data.sum(axis=0)
    log_p = np.log(p)
    entropy = -np.sum(p * log_p, axis=0)

    # 计算权重
    weight = (1 - entropy) / np.sum(1 - entropy)

    return weight

# 示例数据
data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 计算权重
weights = entropy_weight(data)

print("指标权重：", weights)

这段代码首先定义了一个名为`entropy_weight`的函数，该函数接受一个二维数组作为输入，表示各个指标的取值。然后，函数计算每个指标的熵值，并根据熵值计算权重。最后，函数返回计算得到的权重。

在示例中，我们使用了一个3x3的二维数组`data`作为输入数据。你可以根据自己的需求修改输入数据。运行代码后，将会输出计算得到的指标权重。

topsis熵权法python代码

TOPSIS（Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution）是一种多属性决策分析方法，用于评估和排序一组备选方案。熵权法是一种确定指标权重的方法，它基于信息熵的概念。

以下是一个使用Python实现TOPSIS和熵权法的示例代码：

import numpy as np

def topsis(data, weights, impacts):
    # 数据归一化
    normalized_data = data / np.sqrt(np.sum(data**2, axis=0))
    
    # 加权归一化矩阵
    weighted_normalized_data = normalized_data * weights
    
    # 理想解和负理想解
    ideal_solution = np.zeros(data.shape)
    negative_ideal_solution = np.zeros(data.shape)
    
    for i in range(data.shape):
        if impacts[i] == '+':
            ideal_solution[i] = np.max(weighted_normalized_data[:, i])
            negative_ideal_solution[i] = np.min(weighted_normalized_data[:, i])
        elif impacts[i] == '-':
            ideal_solution[i] = np.min(weighted_normalized_data[:, i])
            negative_ideal_solution[i] = np.max(weighted_normalized_data[:, i])
    
    # 计算每个备选方案与理想解和负理想解的距离
    positive_distances = np.sqrt(np.sum((weighted_normalized_data - ideal_solution)**2, axis=1))
    negative_distances = np.sqrt(np.sum((weighted_normalized_data - negative_ideal_solution)**2, axis=1))
    
    # 计算综合评价指数
    performance_scores = negative_distances / (positive_distances + negative_distances)
    
    # 返回排序结果
    rankings = np.argsort(performance_scores)[::-1]
    return rankings

# 示例数据
data = np.array([[3, 4, 5], [2, 6, 8], [1, 3, 7], [4, 5, 6]])
weights = np.array([0.4, 0.3, 0.3])
impacts = ['+', '+', '+']

# 调用TOPSIS函数
rankings = topsis(data, weights, impacts)
print(rankings)

上述代码中，`data`是一个二维数组，表示备选方案的各个指标值；`weights`是一个一维数组，表示各个指标的权重；`impacts`是一个一维数组，表示各个指标的影响方向（正向指标为'+'，负向指标为'-'）。函数返回一个排序结果，表示备选方案的优劣顺序。