dea模型python

DEA（Data Envelopment Analysis）是一种用于计算相对效率的方法，常用于评估决策单元的绩效。在Python中，可以使用一些库来实现DEA模型，例如`pyDEA`和`DEAP`。

`pyDEA`是一个常用的DEA库，可以通过以下步骤安装：

1. 使用pip安装pyDEA库：

   pip install pyDEA

2. 在Python脚本中导入所需的模块：

   from pyDEA.DEA import DEA
   from pyDEA.InputData import InputData
   from pyDEA.OutputData import OutputData

3. 创建输入和输出数据对象，并加载数据：

   input_data = InputData()
   input_data.loadDataFromFile('input_data.csv')

   output_data = OutputData()
   output_data.loadDataFromFile('output_data.csv')

4. 创建DEA对象，并设置输入和输出数据：

   dea = DEA()
   dea.setInputData(input_data)
   dea.setOutputData(output_data)

5. 运行DEA模型并计算相对效率：

   dea.calculateEfficiency()

6. 获取计算结果：

   efficiency_scores = dea.getEfficiencyScores()

以上是使用`pyDEA`库实现DEA模型的简要步骤。你需要准备好相应的输入和输出数据文件，并根据实际情况调整代码。