2007年台湾绩效评估基准测试-DEA技术分析

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资源摘要信息:"该文件是一份关于使用数据包络分析(DEA)进行绩效评估和基准测试的研究资料,具体文件为一个压缩包,包含标题为'DEA_Taiwan2007.rar_DEA_DEA-Solver-Lv_evaluation'的PPT演示文稿。文件标题中的'DEA'代表数据包络分析(Data Envelopment Analysis),是一种运筹学中的非参数统计方法,用于评估具有多输入和多输出的决策单元(DMU)的相对效率。DEA通过构建最优边界,对决策单元进行效率评估和排序,从而识别出相对效率最优的决策单元。'DEA-Solver-Lv'可能是用于执行数据包络分析的软件工具,而'evaluation'表明这份资料的主要目的是评估和基准测试。 在资源描述中提及的'Performance Evaluation and Benchmarking Using DEA',说明这份PPT演示文稿可能专注于如何使用数据包络分析技术对组织的绩效进行评估,并将自身与行业基准进行比较。绩效评估通常用于衡量和优化组织内部的操作效率、业务流程和整体战略执行。而基准测试则是一个过程,通过将自身与业界最佳实践或同行比较,来评估自身的表现水平。 文件的标签'dea dea-solver-lv evaluation'进一步强调了文件的主题,即使用数据包络分析方法和DEA-Solver-Lv软件进行评估工作。标签通常用于帮助搜索和分类文件,以便用户能够根据关键词快速找到所需资料。 压缩包内文件名称列表仅包含一个文件'Taiwan2007.ppt',这表明压缩包中可能包含一个针对特定年份(2007年)台湾地区在某一领域的绩效评估研究的PPT。根据该文件名称,我们可以推断演示文稿中可能包含了具体的案例研究、数据分析结果和相关图表,以及使用DEA模型的评估过程和结论。" 该演示文稿的内容可能涵盖了以下知识点: 1. 数据包络分析(DEA)基础:介绍DEA的定义、理论基础、以及它是如何用于衡量多个输入与多个输出的决策单元之间的相对效率。 2. DEA模型与方法:详细讲解不同类型DEA模型(如CCR模型和BCC模型)的特点、适用场景及它们的数学原理。 3. DEA-Solver-Lv软件工具:介绍该软件的功能、操作流程、如何输入数据和解读输出结果,以及软件在实际绩效评估中的应用案例。 4. 绩效评估流程:说明如何使用DEA进行绩效评估,包括评估前的准备工作、数据收集、模型选择、评估过程以及结果分析。 5. 基准测试与比较:探讨如何将DEA评估结果与行业基准或其他组织的表现进行对比,从而识别改进的领域和优化的机会。 6. 实际案例研究:通过分析台湾地区的特定案例,展示DEA在实际操作中的应用,以及如何通过基准测试来评估和改进绩效。 7. 结果解读与决策支持:解释DEA评估结果的含义,以及如何根据这些结果为管理层提供战略决策支持。 8. 限制与挑战:讨论在使用DEA方法进行绩效评估时可能遇到的局限性、挑战和误差来源,以及如何在实践中尽量减少这些影响。 通过对上述知识点的深入理解和学习,用户可以掌握如何利用数据包络分析技术对组织绩效进行系统评估,并通过基准测试来寻求最佳实践和持续改进的方法。这份PPT资料能够为相关领域的专业人士提供有价值的参考和指导。

优化这段代码 for j in n_components: estimator = PCA(n_components=j,random_state=42) pca_X_train = estimator.fit_transform(X_standard) pca_X_test = estimator.transform(X_standard_test) cvx = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42) cost = [-5, -3, -1, 1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15] gam = [3, 1, -1, -3, -5, -7, -9, -11, -13, -15] parameters =[{'kernel': ['rbf'], 'C': [2x for x in cost],'gamma':[2x for x in gam]}] svc_grid_search=GridSearchCV(estimator=SVC(random_state=42), param_grid=parameters,cv=cvx,scoring=scoring,verbose=0) svc_grid_search.fit(pca_X_train, train_y) param_grid = {'penalty':['l1', 'l2'], "C":[0.00001,0.0001,0.001, 0.01, 0.1, 1, 10, 100, 1000], "solver":["newton-cg", "lbfgs","liblinear","sag","saga"] # "algorithm":['auto', 'ball_tree', 'kd_tree', 'brute'] } LR_grid = LogisticRegression(max_iter=1000, random_state=42) LR_grid_search = GridSearchCV(LR_grid, param_grid=param_grid, cv=cvx ,scoring=scoring,n_jobs=10,verbose=0) LR_grid_search.fit(pca_X_train, train_y) estimators = [ ('lr', LR_grid_search.best_estimator_), ('svc', svc_grid_search.best_estimator_), ] clf = StackingClassifier(estimators=estimators, final_estimator=LinearSVC(C=5, random_state=42),n_jobs=10,verbose=0) clf.fit(pca_X_train, train_y) estimators = [ ('lr', LR_grid_search.best_estimator_), ('svc', svc_grid_search.best_estimator_), ] param_grid = {'final_estimator':[LogisticRegression(C=0.00001),LogisticRegression(C=0.0001), LogisticRegression(C=0.001),LogisticRegression(C=0.01), LogisticRegression(C=0.1),LogisticRegression(C=1), LogisticRegression(C=10),LogisticRegression(C=100), LogisticRegression(C=1000)]} Stacking_grid =StackingClassifier(estimators=estimators,) Stacking_grid_search = GridSearchCV(Stacking_grid, param_grid=param_grid, cv=cvx, scoring=scoring,n_jobs=10,verbose=0) Stacking_grid_search.fit(pca_X_train, train_y) var = Stacking_grid_search.best_estimator_ train_pre_y = cross_val_predict(Stacking_grid_search.best_estimator_, pca_X_train,train_y, cv=cvx) train_res1=get_measures_gridloo(train_y,train_pre_y) test_pre_y = Stacking_grid_search.predict(pca_X_test) test_res1=get_measures_gridloo(test_y,test_pre_y) best_pca_train_aucs.append(train_res1.loc[:,"AUC"]) best_pca_test_aucs.append(test_res1.loc[:,"AUC"]) best_pca_train_scores.append(train_res1) best_pca_test_scores.append(test_res1) train_aucs.append(np.max(best_pca_train_aucs)) test_aucs.append(best_pca_test_aucs[np.argmax(best_pca_train_aucs)].item()) train_scores.append(best_pca_train_scores[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) test_scores.append(best_pca_test_scores[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) pca_comp.append(n_components[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) print("n_components:") print(n_components[np.argmax(best_pca_train_aucs)])

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