综合评分的诺莫图python代码
时间: 2023-07-10 14:31:24 浏览: 37
以下是一个简单的计算综合评分的Python代码示例:
```python
# 定义每个评分的权重
weight1 = 0.2
weight2 = 0.3
weight3 = 0.5
# 获取用户输入的三个评分
score1 = float(input("请输入第一个评分:"))
score2 = float(input("请输入第二个评分:"))
score3 = float(input("请输入第三个评分:"))
# 计算综合评分
composite_score = weight1 * score1 + weight2 * score2 + weight3 * score3
# 输出综合评分
print("综合评分为:", composite_score)
```
在此示例代码中,我们首先定义了三个评分的权重,然后通过 `input()` 函数获取用户输入的三个评分,并计算它们的综合评分。最后,使用 `print()` 函数输出综合评分的值。
相关问题
模型综合评分的诺莫图python代码
以下是使用Python生成诺莫图的示例代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 模型综合评分数据
model_scores = {
"Model A": 0.8,
"Model B": 0.6,
"Model C": 0.9,
"Model D": 0.7,
"Model E": 0.85
}
# 计算评分矩阵
score_matrix = np.zeros((len(model_scores), len(model_scores)))
for i, (model_i, score_i) in enumerate(model_scores.items()):
for j, (model_j, score_j) in enumerate(model_scores.items()):
score_matrix[i][j] = (score_i - score_j) / 2
# 计算每个模型的得分
model_ranks = np.sum(score_matrix, axis=1)
# 计算每个模型的位置
model_positions = np.zeros((len(model_scores), 2))
for i, model in enumerate(model_scores):
angle = i * 2 * np.pi / len(model_scores)
model_positions[i][0] = np.cos(angle) * model_ranks[i]
model_positions[i][1] = np.sin(angle) * model_ranks[i]
# 绘制诺莫图
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(model_positions[:, 0], model_positions[:, 1], 'o-')
for i, model in enumerate(model_scores):
ax.text(model_positions[i][0], model_positions[i][1], model)
plt.show()
```
该代码将生成一个诺莫图,其中每个模型都被表示为一个点,并按其综合评分进行排序和排列。点之间的线表示模型之间的差异,点的位置表示模型的综合评分和排名。
使用python计算DT,SVM,GBDT和stacking模型的综合评分并画出诺莫图
以下是使用Python计算DT,SVM,GBDT和stacking模型的综合评分和绘制诺莫图的示例代码:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# DT、SVM、GBDT和stacking模型的评分
dt_score = 0.8
svm_score = 0.9
gbdt_score = 0.75
stacking_score = 0.95
# 计算评分矩阵
score_matrix = np.array([[0, (dt_score - svm_score) / 2, (dt_score - gbdt_score) / 2, (dt_score - stacking_score) / 2],
[(svm_score - dt_score) / 2, 0, (svm_score - gbdt_score) / 2, (svm_score - stacking_score) / 2],
[(gbdt_score - dt_score) / 2, (gbdt_score - svm_score) / 2, 0, (gbdt_score - stacking_score) / 2],
[(stacking_score - dt_score) / 2, (stacking_score - svm_score) / 2, (stacking_score - gbdt_score) / 2, 0]])
# 计算每个模型的得分
model_ranks = np.sum(score_matrix, axis=1)
# 计算每个模型的位置
model_positions = np.zeros((4, 2))
for i in range(4):
angle = i * 2 * np.pi / 4
model_positions[i][0] = np.cos(angle) * model_ranks[i]
model_positions[i][1] = np.sin(angle) * model_ranks[i]
# 绘制诺莫图
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(model_positions[:, 0], model_positions[:, 1], 'o-')
ax.plot([model_positions[0][0], model_positions[1][0]], [model_positions[0][1], model_positions[1][1]], 'r-')
ax.plot([model_positions[0][0], model_positions[2][0]], [model_positions[0][1], model_positions[2][1]], 'r-')
ax.plot([model_positions[0][0], model_positions[3][0]], [model_positions[0][1], model_positions[3][1]], 'r-')
ax.plot([model_positions[1][0], model_positions[2][0]], [model_positions[1][1], model_positions[2][1]], 'r-')
ax.plot([model_positions[1][0], model_positions[3][0]], [model_positions[1][1], model_positions[3][1]], 'r-')
ax.plot([model_positions[2][0], model_positions[3][0]], [model_positions[2][1], model_positions[3][1]], 'r-')
for i, model in enumerate(['DT', 'SVM', 'GBDT', 'stacking']):
ax.text(model_positions[i][0], model_positions[i][1], model)
plt.show()
```
该代码将生成一个诺莫图,其中每个模型都被表示为一个点,并按其综合评分进行排序和排列。点之间的线表示模型之间的差异,点的位置表示模型的综合评分和排名。