如何计算多个因素中每个因素的权重?

一件事情发生,跟10种因素有关系。并且每次发生时,这些因素的值也不一样,怎么计算每个因素的权重呢?

0
suannai0314
鹳狸媛 楼主的这个问题解决了么?下边的答案能解决问题么?如果可以麻烦点击答案旁的√采纳哦~如果没有也可以将自己的答案贴上然后进行采纳的。
大约 6 年之前 回复

1个回答

我不知道你要做分类还是做预测.

1.自己给个经验公式.

2.参考贝叶斯公式..

3.libsvm做分类

0
Csdn user default icon
上传中...
上传图片
插入图片
抄袭、复制答案,以达到刷声望分或其他目的的行为,在CSDN问答是严格禁止的,一经发现立刻封号。是时候展现真正的技术了!
其他相关推荐
计算多个因素的权重
现在有很多(x,y)数据点,有8个因素决定这个点的值为0还是为1。怎么分析这些因素的权重啊?急
多变量对因变量贡献率分析-基于黄河中游输沙变化影响因素的nature文章
傅伯杰院士发表nature文章关于黄河中游输沙变化影响因素分析中方法分析。文章名称为“Reduced sedimenttransport in the Yellow River due to anthropogenic changes”。 为了研究输沙量的相对变化率S的影响因素,引入了降水P,产水能力r(即径流/降水)和含沙量s (即年输沙量/径流)这三个因素对其贡献公式定义如下:
LMS算法中权重的选择
LMS中的权重是一个很重要的参数。如果权重过大则算法无法收敛,权重过小则运算速度缓慢。尤其要注意权重过大的问题,什么叫过大?我随便试了一个例子,权重必须要小于0.00001才能收敛,所以如果碰到无论如何都得不到结果的情况(MATLAB中表现为数值的结果是NaN)就说明权重过大了。 以下是我随便试的一个例子: count=0; while (count     error0=0;
利用xgboost算法对液压系统的状态进行预测并分析影响因素重要性
液压系统的状态监测 算法-xgboost 关于xgboost的原理网络上的资源很少,大多数还停留在应用层面,通过学习陈天奇博士的PPT地址和xgboost导读和实战 地址,希望读者可以对xgboost原理进行深入理解。 xgboost算法:用来评价各传感器之间的相关性,并且分析影响液压系统各部分(冷却系统、阀门状况、泵泄漏、液压蓄能器状况)的重要因素。本文利用xgboost算法对液压系统状态...
线性回归介绍之十——多因素分析策略
在多重线性回归中,许多人都会碰到这样的情形:单因素分析有统计学意义,而多因素分析则无统计学意义了。这种情况令很多人头疼,不知道到底该相信哪一个结果。今天就这种情况进行以下阐述,使大家对此有些了解。 比如,描述身高、体重对血压的影响。单因素分析也就是分别做身高对血压、体重对血压的影响分析。结果显示身高和体重对血压的变化都有影响。多因素分析就是将身高、体重同时做对血压的影响分析,结果发现身高对血压的
层次分析法
层次分析法(Analytic Hierarchy Process,简称AHP)是将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等层次,在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法。该方法是美国运筹学家匹茨堡大学教授萨蒂于20世纪70年代初,在为美国国防部研究"根据各个工业部门对国家福利的贡献大小而进行电力分配"课题时,应用网络系统理论和多目标综合评价方法,提出的一种层次权重决策分析方法。   应用实
影响百度权重的因素
个人觉得衡量网站在百度权重高低的因素为:在其他网站的外部链接当中该网站在搜索结果中位置高低,位置越高说明该网站权重越高。另外哪些因素决定网站在百度搜索引擎权重:网站收录速度(快照),网站外部链接数量,网站内容数量与收录量比例 【】 衡量百度权重的因素我认为主要是网站的关键词排名、内容质量(原创度)、外链质量和广泛度、网站结构以及点击率、跳出率、停留率、服务器速度以及用户体验等影响。提高主要是通
抖音的权重,和哪些因素有关?茂鸿来告诉你!
  抖音,在一般人眼里也许只是一款打发时间的短视频软件,是可以自拍、观看、分享生活、交更多朋友的APP。但在有些人眼里,抖音,是一个充满未来发展前途和拥有大量流量的平台,在这个流量变现如此轻松的年代,抖音中凭借十八般工艺快速积攒粉丝的人们,就像在金矿中淘金的冒险家们。 抖音_茂鸿   抖音作为新时代的流量广场,越来越多的吸引着各大品牌与企业,但是想...
因素分析的基本原理&对SPSS因素分析结果的解释
因素分析的基本原理●因素分析就是将错综复杂的实测变量归结为少数几个因子的多元统计分析方法。其目的是揭示变量之间的内在关联性,简化数据维数,便于发现规律或本质。●因素(因子)分析(Factor Analysis)的基本原理是根据相关性大小把变量分组,使得同组变量之间的相关性较高,不同组变量之间相关性较低。每组变量代表一个基本结构,这个结构用公共因子来进行解释。●因素分析的目的之一,即要使因素结构的简
常用权重拟合公式
小结,持续更新1. 线性伸展
SPSS——方差分析(Analysis of Variance, ANOVA)——多因素方差分析(无重复试验双因素)
简介当遇到两个因素同时影响结果的情况,需要检验是一个因素起作用,还是两个因素都起作用,或者两个因素的影响都不显著场景某公司某种茶饮料的调查分析数据统计了该茶饮料两种不同的包装(新设计的包装和旧的包装)在三个随机的地点的销售金额,分析销售地点和包装方式对销售金额各有怎样的影响 数学模型无重复试验双因素的方差分析数学模型试验区组假设前提构建模型假设检验偏差平方和及其分解检验F统计量 方差分析表菜单数据
多因素排序
L = [('Bob', 75), ('Adam', 92), ('Bart', 66), ('Lisa', 88)] print(sorted(L, key=lambda x: x[0])) print(sorted(L, key=lambda x: x[1])) print(sorted(L, key=lambda x: x[0], reverse=True)) print(sorted(L,
Python 数据分析微专业课程--项目实战09 房价影响因素挖掘
1.项目说明 分析上海房价和房租,计算租售比;分析上海市人口密度、路网密度、餐饮价格和房价的关系。 2.项目具体要求 1、数据清洗、整合 要求: ① 将“house_rent”、“house_sell”分别读取 ② 分别计算平方米建筑面积的月租金、每平方米建筑面积的房价 ③ 将数据按照小区名合并 2、计算“房屋售租比”,并做初步判断 要求: ① 计算指标 ② 绘制直方图、...
【进阶】Excel中的方差分析之单因素方差分析
前言 无论是什么活动,影响产品质量和产品的因素都有多种,如影响农作物产量的因素有品种、天气、施肥量、肥料的种类等等。如果我们想要了解这些因素中哪些因素对产量有显著性影响,或各个因素之间的交互作用,以及对结果有显著影响的因素的最佳水平等,就必须先进行实验,再进行分析,最后做出判断。 Excel中的方差分析 方差分析(Analysis of Variance,简称ANOVA)
SPSS 因子分析求权重
导入数据进行处理 一、导入数据 二、选择【分析】——【降维】——【因子分析】 三、导入变量 四、点击【描述】,勾选【KMO和巴特利特球形度检验】 KMO>0.8说明效度非常高; KMO>0.7说明效度较好; KMO>0.6说明效度可以接受; KMO<0.6说明效度不太好; KMO<0.5说明效度完全不佳,需要重新修正题项。 ...
统计分析之单因素分析、多因素分析(多指标联合分析)与ROC曲线的绘制——附SPSS操作指南
Q1.什么是单因素分析和多因素分析?         单因素分析(monofactor analysis)是指在一个时间点上对某一变量的分析。目的在于描述事实。         多因素分析亦称“多因素指数体系”。指数体系的一种。用于说明一个现象总变动受三个或三个以上因素影响时,其中每个因素的变化对总变动影响的方向和程度。分析依据是:(1)根据统计分析目的和经济现象的内在联系确定指数体系;(2)...
模糊综合评价(单因素)界面 AHP
自己的毕业设计的一部分,代码无误,其中用到层次分析、隶属度函数用的是半梯形分布函数、能根据得分总和评价集标准作出判断
AHP方法计算权重流程示意图
关于AHP的方法不再多说
python数据分析之主成分分析
主成分分析,又称PCA,是指将多个变量通过线性变换以后选出较少个重要变量的一种多元统计方法。主成分分析计算步骤:1、计算协方差矩阵2、求出相应的特征值及相应的正交化单位向量3、选择主成分4、计算主成分载荷5、计算主成分得分 ...
多个变量影响概率计算
在理解贝叶斯之前需要先了解一下条件概率和全概率,这样才能更好地理解贝叶斯定理 一丶条件概率 条件概率定义:已知事件A发生的条件下,另一个事件B发生的概率成为条件概率,即为P(B|A)    如图A∩B那一部分的发生的概率即为P(AB), P(AB)=发生A的概率*发生A之后发生B的概率=发生B的概率*发生B之后发生A的概率 1 即: P(AB)=P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)...
使用excel进行数据挖掘(2)----分析关键影响因素
使用excel,演示分析关键因素功能。在数据挖掘,机器学习中,常常需要对数据间的影响因素进行分析。
学以致用——Excel在统计分析中的应用—第十章—方差分析-有重复双因素方差分析工具的验证
“方差分析是数理统计中的基本方法之一,是工农业生产和科学研究中分析数据的一种重要方法。例如在化工生产过程中,众多因素会影响到产品的数量和质量,有些因素影响较大,有些较小,为了保证优质高产,就需要找出对产品数量和质量影响显著的因素,因此,就需要进行试验。方差分析就是根据试验结果进行分析、推断各相关因素对试验结果的影响是否显著的有效方法,而往往实际需要分析的数据量庞大复杂,人工计算难以适应其速度、精度
spss多因素方差分析
多因素方差分析 多因素方差分析是对一个独立变量是否受一个或多个因素或变量影响而进行的方差分析。SPSS调用“Univariate”过程,检验不同水平组合之间因变量均数,由于受不同因素影响是否有差异的问题。在这个过程中可以分析每一个因素的作用,也可以分析因素之间的交互作用,以及分析协方差,以及各因素变量与协变量之间的交互作用。该过程要求因变量是从多元正态总体随机采样得来,且总体中各单元的方差相同。
R语言中的单因素协方差分析
单因素协方差分析(ANCOVA)扩展了单因素方差分析(ANOVA),包含一个或多个定量的协变量。 下面的例子来自于multcomp包中的litter数据集(见Westfall et al.,1999)。怀孕小鼠 被分为四个小组,每个小组接受不同剂量(0、5、50或500)的药物处理。产下幼崽的体重均值为因变量,怀孕时间为协变量 attach(litter) table(dose) d
通俗易懂说单因素方差分析表
单因素方差分析 由单因素方差分析的名字,我们可以知道单因素指的是一个因素,即一个自变量,一个因变量,采用方差的方式进行分析。单因素方差表的核心内容是利用组间的离差平方和比上组内离差平方和。(注:离差平方和指的是各项与平均项的差的平方求和) 根据上述所求的参数,与已知的显著性参数比较,我们可以得到组间的差异和组内的差异的大小到底有多少,如果所求参数比较大,那么说明组间差异比较大,说明这个单因素的影响...
影响项目管理成本的因素和控制措施
影响项目管理中成本的三因素:   施工技术。技术系统是三个因素的核心。施工活动的关键是技术性活动,因此,确定科学、合理的施工方案与施工工艺是技术系统的重要内容。   管理者。施工项目是由人来操作的,故必然产生人与人之间的联系,即构成管理。项目管理,人是第一要素。工程施工项目的第一责任人项目经理除必须具备较高的政治素质、具有较全面的施工技术知识、具有较高的组织领导工作能力,而这组织领导工作能力高低的...
影响网站排名的主要因素有哪些
网站排名一直是SEO站长追求的,百度排名、Google排名、360排名的上升等等。其实做好用户体验、用户需求才是硬道理,也是在搜索引擎排名稳定的根本因素;而且不同时期的用户需求是不停的变化,网站排名也是跟着变化的,这也说明每个行业的网站排名都有起伏,而且也说明谁的网站都不可能一直保持排名于首页。今天跟大家谈谈影响网站排名上升的因素主要有哪些?   1、搜索引擎算法的变动性   
主成分分析在SPSS中的操作详细步骤
主成分分析在SPSS中操作详细步骤,附带实例。
利用机器学习方法确定各个特征的权重
在有的时候,我们需要学习出特征在分类器中所占的比重,例如判断某个人是否具有贷款资格,特征收入应该比年龄要更重要一些,那么具体重要多少,我们可以通过训练数据学习出来。 第一个办法可以借鉴决策树中特征选择的思想,以贷款为例,特征向量={年龄,收入,有房子,婚否}。通过计算每个特征Ai在训练数据集下的信息增益:  gi(D,Ai)=H(D)−H(D|Ai),i=1,2,3,4
超简单的JAVA 权重分配,支持多个权重,完美实现五五开,等任何比列.
/** * 根据总订单数和分配的订单数动态调整下次分配比例 */ public class WeightTest { public static void main(String[] args) { int number = 1000;//假设1000个订单数 Double[] weight = new Double[]{1D,2D,3D,4D,5D}...
数学基础-模型准确度影响因素
我们在运用数据科学解决问题时必须清楚的理解问题、理解数据、掌握一系列方法,才能很好的解决问题。统计学习的对象是数据,数据的类型包括数字、文字、图像、音频、视频以及他们的组合。统计学习关于数据的基本假设是同类数据具有一定的统计规律性,即同类数据具有相似的特征或者具有相同的分布特性。统计学习方法学习这种特征,将生成的模型用于数据的分类或预测。统计学习方法三要素包括:模型(模型集合,概率模型表示为条件概...
Excel在统计分析中的应用—第十章—方差分析-无重复双因素方差分析工具
接上篇,也可使用Excel自带的数据分析工具包中的“无重复双因素方差分析工具”进行分析。 分析结果,和手动计算结果一致,两者可以进行相互验证。
SVM 中查看支持向量的权重。
我想验证一下,在 SVM 中是不是支持向量离分类线越近,权重越大。 matlab代码如下: function [sv_num, err_rate] = play_svm(class_sample_num) %缺省类样本数是10。 if nargin == 0 class_sample_num = 10; end %生成满足二维高斯分布的
百度权重详解及影响因素
什么是百度权重 ? 百度权重等级分为0-10,划分等级测评第三方网站的欢迎度评估数据,百度权重是站长工具等网站推出的针对网站关键词排名预估给网站带来流量。 通常来说,只有全新添加的内容才会具有时效性 加权 高价值的资源,基本标准例如文本具有可读性,或资源可正常使用 加权 影响权重的因素 网站外链的数量和质量 网站文章是否原创 网站的更新频率。 网站的服务器是否稳定,高效 网站的流量...
多因子模型的步骤梳理(以打分法为例)
https://www.ricequant.com/community/topic/4584/在量化交易中,多因子策略是一种常被提及且应用广泛的选股策略。我们会经常使用某种指标或者多种指标来对股票池进行筛选,这些用于选股的指标一般被称为因子。顾名思义,多因子模型是指使用多个因子,综合考量各因素而建立的选股模型,其假设股票收益率能被一组共同因子和个股特异因素所解释。        多因子模型的优点在...
solr多字段、打分规则、权重和实时索引同步
1、字段   Filed:     name:字段名     type:字段类型,影响分词结果     indexed:是否需要索引     stored:是否需要存储     required:是否唯一     multiValued:是否多值,对于copyField字段有效   dynamicField:动态字段      如:{"_id"
LR 如何使数据点对分类的影响权重不同
最近看到不少讨论Linear SVM和LR的区别的内容,很多都提到两者的损失函数的目的都是增加对分类影响较大的数据点的权重,减少与分类关系较小的数据点的权重。下面就是对于这句话的个人理解。 先说SVM,比较好理解,在用拉格朗日乘子法得到其“对偶问题”后,因为需要满足KKT条件,对任意训练样本(xi,yi),总有拉格朗日乘子 = 0或yif(xi) = 1。若拉格朗日乘子大于0,则必有
多因素方差分析——python
在一次实验中,实验的结果会同时受到多个因素的影响。 例如在一次实验中,实验的结果通过收到了物质的浓度和时间的影响,但是在方差分析中,若是把浓度看做是影响OD值的因素A,把时间看做是影响因素B。同时对因素A 和因素B进行分析,就称作双因素方差分析。 数据的格式如下: import pandas as pd file = r'C:\\Users\Desktop\fangca.txt' dat...
Excel在统计分析中的应用—第十章—方差分析-有重复双因素方差分析工具
“双因素方差分析(Double factor/two-way variance analysis) 有两种类型:一个是无交互作用的双因素方差分析,它假定因素A和因素B的效应之间是相互独立的,不存在相互关系;另一个是有交互作用的双因素方差分析,它假定因素A和因素B的结合会产生出一种新的效应。例如,若假定不同地区的消费者对某种品牌有与其他地区消费者不同的特殊偏爱,这就是两个因素结合后产生的新效应,属于
信息熵计算权重
信息熵理论及应用1948年美国数学家香农(shanonc.E)为解决信息的度量问题提出了信息熵的概念。信息熵是信息论中用来刻画信息无需度的一个量,熵值越大,表示信息的无序化程度越高,相对应的信息效率越高计算过程 建立体系的数学模型,假设X为已知矩阵,其中Xij表示第i个评价对象的第j个指标,构建矩阵。 对矩阵消除量纲并做归一化处理得到矩阵Y,其中的0模型特点假设针对评价指标已经建立了合理的权重矩阵P
文章热词 机器学习教程 Objective-C培训 交互设计视频教程 颜色模型 设计制作学习
相关热词 mysql关联查询两次本表 native底部 react extjs glyph 图标 区块链货币价格因素 大数据产品价格如何计算