python CRITIC

CRITIC方法是一个用于确定属性权重和属性之间相关系数的标准重要性的方法。在Python中，可以使用以下步骤来实现CRITIC方法：

1. 首先，需要标准化决策矩阵。可以使用多种方法进行标准化。例如，可以使用以下代码片段来标准化一个名为df的决策矩阵：

   import pandas as pd
   import numpy as np
   
   df = pd.DataFrame([[1, 0.875, 0.625, 0.75, 0.625],
                      [0.571, 0.857, 0.714, 0.857, 1],
                      [1, 0.4, 0.6, 0.7, 0.6],
                      [0.25, 0.75, 0.875, 1, 0.75]])
   
   std_d = np.std(df, axis=1)
   mean_d = np.mean(df, axis=1)
   cor_d = np.corrcoef(df)

这段代码将计算出决策矩阵df的标准差、均值和相关系数。

2. 接下来，需要计算属性的权重。可以使用以下代码来计算属性的权重：

   w_j = (1 - cor_d).sum(0) * std_d
   w = (mean_d / (1 - mean_d) * w_j) / sum(mean_d / (1 - mean_d) * w_j)

这段代码将根据属性的均值、标准差和相关系数计算出属性的权重。

综上所述，以上代码片段提供了一个简单的Python实现，可以用来实现CRITIC方法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [python实现CRITIC方法](https://blog.csdn.net/weixin_44014836/article/details/123928013)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [Python综合评价模型（九）CRITIC法](https://blog.csdn.net/Yif18/article/details/130168233)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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