熵权法python

熵权法是一种多指标决策方法，可以用于解决多个指标的权重确定问题。在熵权法中，每个指标的权重是根据其熵值和信息熵的比值来计算的。熵值越小，表示该指标的信息量越大，对最终决策结果的影响也越大。

在Python中，可以使用scikit-learn库中的entropy模块来计算熵值。以熵权法确定指标权重为例，可以按照以下步骤进行：

1. 导入需要的库：

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.metrics import entropy
import numpy as np

2. 准备数据：

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

3. 对数据进行归一化处理：

scaler = MinMaxScaler()
data_norm = scaler.fit_transform(data)

4. 计算每个指标的熵值：

entropies = []
for i in range(data.shape[1]):
    entropies.append(entropy(data_norm[:, i]))

5. 计算每个指标的权重：

entropies = np.array(entropies)
weights = (1 - entropies / np.sum(entropies))

6. 输出指标权重：

print(weights)

以上就是使用熵权法确定指标权重的Python实现方法。值得注意的是，该方法仅适用于所有指标都是正向指标的情况，如果存在负向指标，则需要进行相应的转换。