综合评价问题数学建模数据模型例题并用Python求解问题具体一些

综合评价问题常常出现在数学建模中，它涉及对多个指标进行加权平均，以便全面评估某个对象或系统的表现。例如，在学生综合素质评价中，可能会考虑成绩、课外活动参与度和道德品质等不同方面的权重。

数据模型构建的一个例子可以是这样的：
假设有一个包含学生成绩（score）、出勤率（attendance）和品德得分（morality）的数据集，我们想通过这些因素计算学生的总评分数。我们可以建立如下的数据结构：

class Student:
    def __init__(self, score, attendance, morality):
        self.score = score
        self.attendance = attendance
        self.morality = morality

def evaluate_student(student, weights):
    # 定义权重，通常需要满足 sum(weights) = 1
    total_weighted_score = (weights[0] * student.score) + (weights[1] * student.attendance) + (weights[2] * student.morality)
    return total_weighted_score

# 示例数据
students_data = [
    {"name": "张三", "score": 85, "attendance": 92, "morality": 88},
    {"name": "李四", "score": 90, "attendance": 96, "morality": 94},
    # 更多学生...
]

# 定义权重，这里仅作示例，实际应用可能需要根据具体需求调整
weights = [0.4, 0.3, 0.3]

你可以使用上述函数 `evaluate_student` 对每个学生进行评价，并根据需要计算整个数据集中所有学生的总评。