精华内容
下载资源
问答
  • XX公司KPI绩效考核案例KPI绩效考核方案一、目的1、客观、公正的评价员工的工作业绩、工作能力和工作表现,肯定和体现员工的价值;2、帮助公司与部门、员工之间建立一个有效的沟通机制,增进员工之间的交流和理解;3...

    XX公司KPI绩效考核案例

    KPI绩效考核方案

    一、目的

    1、客观、公正的评价员工的工作业绩、工作能力和工作表现,肯定和体现员工的价值;

    2、帮助公司与部门、员工之间建立一个有效的沟通机制,增进员工之间的交流和理解;

    3、提高员工的工作热情、工作积极性,主动、高效的完成工作;

    4、使员工个人目标、部门目标与公司发展战略相一致,促使组织和员工共同发展;

    5、为员工的晋升、降职、岗位调整以及薪酬调整等提供可靠的依据;

    6、使公司、部门各项制度等能够贯彻执行。

    二、关键词解释

    1、绩效计划:绩效计划是一个确定组织对员工的绩效期望并得到员工认可的过程。由部门主管领导、部门经理与员工对工作目标和工作内容进行讨论并形成一致意见。如有调整,双方需进行沟通确认。

    2、评估指标:是指从那些方面对工作产出进行衡量或评估。

    3、评估标准:是用来衡量工作目标和工作内容完成情况的描述和规定。

    三、适用范围

    1、市场/销售 4、生产 7、其他

    2、人事行政 5、管理

    3、财务 6、研究开发

    三、考核的原则1、实行逐级考核原则:逐级管理、逐级负责、逐级考核,下属的工作好坏由其直接上级评定。2、公平性原则:员工的工作目标等考核内容,考核人应在考核期初予以明确。3、客观性原则:对被考核者的任何评价要求都应有事实依据,避免主观臆断和个人感情色彩。4、双向沟通原则:每次考核时,考核者与被考核都应按工作目标等考核内容开诚布公地进行双向沟通交流,考核结果要及时反馈给被考核者。5、常规性原则:绩效管理是各级管理者例行的日常工作职责,对下属员工作出正确评价,帮助下属改善工作业绩是管理者的重要工作内容。1、:的英文Key Performance Indicator缩写为,以下均简称为。2、度绩效考核:是指下一季度首月1日—7日对上一季度的绩效进行考核由直接上级就下属上工作目标完成和工作表现情况进行的考核。3、年终考核:是指人事行政部门根据被考核者在本年度内的奖惩记录情况,给予综合评价,并统计、汇总各度考核的得分后,得出被考评者本年度绩效考核的最终得分。绩效考核分为:绩效考核、年度绩效考核,其中每一次的考核评估是基础。~已转正员工:每季度1次;第一季度为1月1日-3月31日,第二季度为4月1日-6月30日,第三季度为7月1日-9月30日,第四季度为10月1日-12月31日未转正员工每月1日—7日已转正人员:下一季度首月1日—7日对上一季度的绩效进行考核考核标准的制定:人事协助各部门主管根据各(类)岗位的特点拟定考核标准,并根据公司整体环境的变化及岗位职责的调整及时更新考核标准。主管评价:每个实施考核的度次月1日由各部门主管组织对直接下属的工作绩效、工作行为态度进行评价。上级审核:由被考核者间接主管对沟通评价结果进行审核,如发现问题与被考核者绩效存在差异时需重新进行评价。()的制定1、由被考核人根据上级目标填写《考核表》,一式三份,由考核人、直接上级和人事行政部各执一份。2、个人岗位目标制定的原则及要点(1)目标尽可能具体、结果可评估,尽可能量化(如时间、日期、金额、数量分等),综合目标可用阶段或期限表示;(2)任务量适度,即经过努力能够达到;(3)可对比,同一岗位、不同的人有可比性,体现公平;(4)挑战性,目标需要努力才能达到;(5)必须促进工作的改善;(6)上级目标必须在下级目标之前制定,上下级目标保持一致性,避免目标重复或断层。3、个人岗位目标制定的步骤:(1)上级向下级说明自己的目标;(2)上级请下级设立自己的重点目标;(3)上级要求下级设定各自的目标计划书;(4)检查下级目标书;(5)与下级谈话,决定其目标(此工作必须在日前完成)。4、目标内容:每项目标应尽量包括数量目标、质量目标、时限目标。(二)目标执行1、目标执行过程中应注意的事项:目标监督人应充分授权,及时跟进并提供帮助和指导;目标执行人应主动汇报。2、目标执行中的问题处理:列出可能出现的问题,并提出相应的解决办法。(三)目标完成情况评估1、评估步骤:(1)?员工先作自我评估,在目标计划考核表自评栏如实填报工作目标完成情况,对每项目标完成情况进行小结,在日前完成交直接。(2)?直接根据被考核人的自评,结合增加任务情况、规章制度及工作目标执行结果,结合人事行政部门的记录进行评分。(3)?直接与员工直接谈话沟通后,确定员工上度MBO考核评估结果。2、评估要点:包括数量目标、质量目标、时限目标、成本目标四方面,皆应有细则,由考核人与被考核人依据MBO工作目标表确定。3、评分办法:(1)?工作目标完成情况考分满分分,占考核总分的6%;(2)?增加任务情况考核满分5分占考核总分的%;(3)规章制度及

    展开全文
  • AHP(层次分析法)的全面讲解及python实现

    千次阅读 多人点赞 2020-05-09 13:58:30
    多层次的评价指标体系结构一般比较复杂,各种评价指标的权重难以确定,通过两两比较评价因子的重要来确定权重要比一次确定所有因子的权重容易把握。该方法叫一致矩阵法,即:不把所有因素放在一起比较,而是两两...

    一、层次分析法的使用流程:

    1. 建立层次结构模型

    首先绘出层次结构图,正常三层是比较常见的:决策的目标、考虑的决策准则因素和决策对象。按它们之间的相互关系分为最高层、中间层和最低层(如下图是四层结构的)

    2. 分层构造判断矩阵。多层次的评价指标体系结构一般比较复杂,各种评价指标的权重难以确定,通过两两比较评价因子的重要性来确定权重要比一次性确定所有因子的权重容易把握。该方法叫一致矩阵法,即:不把所有因素放在一起比较,而是两两相互比较。对比时采用相对尺度,以尽可能减少性质不同因素相互比较的困难,以提高准确度。

    由专家对同一层次内N个指标的相对重要性(两两因素之间)进行打分。相对重要性的比例标度取1-9之间。同时,对各同级指标的重要性评价时,存在三种标度范畴(如下图),根据研究需要自行选择。

    对于n个元素而言,可得两两比较判断矩阵A(正交矩阵):

    满足:

    3. 计算权重。将矩阵A的各行向量进行几何平均(方根法),然后进行归一化,即得到各评价指标权重和特征向量W。即权重向量可直接由下式得出:,其中

     

    4. 一致性检验。若A是一致矩阵,那么A的最大特征值所对应的特征向量即准确地对应于权重向量W.

    对判断矩阵,通用的计算权向量方法有和法、根法、特征根法和最小平方法等方法,以和法为例:

    1、矩阵按列归一化:,n为参加比较的元素数

    2、正规化后的元素按行相加: 

    3、将得到的行和向量进行归一化即得权重:

    实际应用中,判断矩阵A一般不可能是一致矩阵,因此要进行一致性检验,检查该方法得到的权重向量是否有效。

    计算一致性指标CI:,n为判断矩阵的阶数

    根据n值平均随机一致性指标RI,RI值可查表:

    n

    1

    2

    3

    4

    5

    6

    7

    8

    9

    10

    RI

    0

    0

    0.58

    0.9

    1.12

    1.24

    1.32

    1.41

    1.45

    1.49

    计算一致性比例CR:,

    当CR小于0.1时,一般认为判断矩阵的一致性是可以接受的。所谓一致性是指判断思维的逻辑一致性。如当甲比丙是强烈重要,而乙比丙是稍微重要时,显然甲一定比乙重要。这就是判断思维的逻辑一致性,否则判断就会有矛盾。

    5. 层次排序。可分为层次单排序和层次总排序。所谓层次单排序是指,对于上一层某因素而言,本层次各因素的重要性的排序。层次总排序,确定某层所有因素对于总目标相对重要性的排序权值过程,称为层次总排序。这一过程是从最高层到最底层依次进行的。对于最高层而言,其层次单排序的结果也就是总排序的结果

     

     

    二、层次分析法实例分析:

    1. 建立层次结构模型

    假设有m个候选方案,有n个准则。例如一位顾客决定要买一套新住宅,经过初步调查研究确定了三套候选的房子A、B、C,即,问题是如何在这三套房子里选自一套较为满意的房子呢? 下面给出有关的数据和资料:

    将影响购买新房的因素归纳为4个标准:

    房子的地理位置及交通;

    房子的居住环境;

      房子结构、布局与设施;

      房子的每平方米建筑面积地单价。

    即有m=3个候选方案,n=4个评价指标,分别是地理位置及交通、居住环境、结构布局与设施、每平方米建筑面积地单价)

    模型如下:

    2. 构造判断矩阵

    对同一层次内4个指标的相对重要性(两两因素之间)进行打分。经过专家的打分,每个标准的两两比较矩阵可给出,其中以地理位置以及交通情况对应的三个方案的判断矩阵为例,其值如下:

    3. 计算权重

    我们利用和法来将矩阵按列归一化得到:

    再将正规化后的元素按行相加,将得到的行和向量进行归一化即得特征向量:

    4. 一致性检验

    判断矩阵乘以特征向量得到赋权和向量

    赋权和向量除以对应权重得到:

    1.803 / 0.593 =3.040

    1.034 / 0.341 =3.032

    0.197 / 0.066 =2.985

    计算出第二步结果中的平均值,记为

    计算一致性指标CI:

    计算一致性率CR:

    用同样的方法我们可以得到其他三个标准对应三个购房方案的特征向量,以及购房决策四个标准的特征向量,这里就不重复写求解过程,假设最终得到所有特征向量如下:

    5. 综合得分

    方案 A:0.398*0.593+0.218*0.123+0.085*0.087+0.299*0.265=0.349

    方案 B(最优):0.398*0.341+0.218*0.320+0.085*0.274+0.299*0.655=0.425

    方案 C:0.398*0.066+0.218*0.557+0.085*0.639+0.299*0.080=0.226

     

     

    三、python完整代码

    注释:本代码数据与上述实例数值不完全匹配,但方法雷同

    import numpy as np
    import pandas as pd
    import warnings


    class AHP:
       
    def __init__(self, criteria, samples):
           
    self.RI = (0, 0, 0.58, 0.9, 1.12, 1.24, 1.32, 1.41, 1.45, 1.49)
           
    self.criteria = criteria
           
    self.samples = samples
           
    self.num_criteria = criteria.shape[0]
           
    self.num_project = samples[0].shape[0]

       
    def calculate_weights(self, input_matrix):
            input_matrix = np.array(input_matrix)
            n, n1 = input_matrix.shape
           
    assert n==n1, "the matrix is not orthogonal"
           
    for i in range(n):
               
    for j in range(n):
                   
    if np.abs(input_matrix[i,j]*input_matrix[j,i]-1) > 1e-7:
                        
    raise ValueError("the matrix is not symmetric")
            eigen_values, eigen_vectors = np.linalg.eig(input_matrix)
            max_eigen = np.max(eigen_values)
            max_index = np.argmax(eigen_values)
            eigen = eigen_vectors[:, max_index]
            eigen = eigen/eigen.sum()
           
    if n > 9:
                CR =
    None
               
    warnings.warn("can not judge the uniformity")
           
    else:
                CI = (max_eigen - n)/(n-
    1)
                CR = CI /
    self.RI[n-1]
           
    return max_eigen, CR, eigen

       
    def calculate_mean_weights(self,input_matrix):
            input_matrix = np.array(input_matrix)
            n, n1 = input_matrix.shape
           
    assert n == n1, "the matrix is not orthogonal"
           
    A_mean = []
           
    for i in range(n):
                mean_value = input_matrix[:, i]/np.sum(input_matrix[:, i])
                A_mean.append(mean_value)
            eigen = []
            A_mean = np.array(A_mean)
           
    for i in range(n):
                eigen.append(np.sum(A_mean[:, i])/n)
            eigen = np.array(eigen)
            matrix_sum = np.dot(input_matrix, eigen)
            max_eigen = np.mean(matrix_sum/eigen)
           
    if n > 9:
                CR =
    None
               
    warnings.warn("can not judge the uniformity")
           
    else:
                CI = (max_eigen - n) / (n -
    1)
                CR = CI /
    self.RI[n - 1]
           
    return max_eigen, CR, eigen

       
    def run(self, method="calculate_weights"):
            weight_func =
    eval(f"self.{method}")
            max_eigen, CR, criteria_eigen = weight_func(
    self.criteria)
           
    print('准则层:最大特征值{:<5f},CR={:<5f},检验{}通过'.format(max_eigen, CR, '' if CR < 0.1 else '不'))
           
    print('准则层权重={}\n'.format(criteria_eigen))

            max_eigen_list, CR_list, eigen_list = [], [], []
           
    for sample in self.samples:
                max_eigen, CR, eigen = weight_func(sample)
                max_eigen_list.append(max_eigen)
                CR_list.append(CR)
                eigen_list.append(eigen)

            pd_print = pd.DataFrame(eigen_list,
    index=['准则' + str(i+1) for i in range(self.num_criteria)],
                                    
    columns=['方案' + str(i+1) for i in range(self.num_project)],
                                    )
            pd_print.loc[:,
    '最大特征值'] = max_eigen_list
            pd_print.loc[:,
    'CR'] = CR_list
            pd_print.loc[:,
    '一致性检验'] = pd_print.loc[:, 'CR'] < 0.1
           
    print('方案层')
           
    print(pd_print)

           
    # 目标层
           
    obj = np.dot(criteria_eigen.reshape(1, -1), np.array(eigen_list))
           
    print('\n目标层', obj)
           
    print('最优选择是方案{}'.format(np.argmax(obj)+1))
           
    return obj


    if __name__ == '__main__':
       
    # 准则重要性矩阵
       
    criteria = np.array([[1, 2, 7, 5],
                             [
    1 / 2, 1, 4, 3],
                             [
    1 / 7, 1 / 4, 1, 1 / 2],
                             [
    1 / 5, 1 / 3, 2, 1]])

       
    # 对每个准则,方案优劣排序
       
    sample1 = np.array([[1, 2, 8], [1/2, 1, 6], [1/8, 1/6, 1]])
        sample2 = np.array([[
    1, 2, 5], [1 / 2, 1, 2], [1 / 5, 1 / 2, 1]])
        sample3 = np.array([[
    1, 1, 3], [1, 1, 3], [1 / 3, 1 / 3, 1]])
        sample4 = np.array([[
    1, 3, 4], [1 / 3, 1, 1], [1 / 4, 1, 1]])

        samples = [sample1, sample2, sample3, sample4]
        a = AHP(criteria, samples).run(
    "calculate_mean_weights")

    输出结果:

    四、层次分析法优点:

    优点:

    1. 系统性的分析方法

    层次分析法把研究对象作为一个系统,按照分解、比较判断、综合的思维方式进行决策,成为继机理分析、统计分析之后发展起来的系统分析的重要工具。系统的思想在于不割断各个因素对结果的影响,而层次分析法中每一层的权重设置最后都会直接或间接影响到结果,而且在每个层次中的每个因素对结果的影响程度都是量化的,非常清晰明确。这种方法尤其可用于对无结构特性的系统评价以及多目标、多准则、多时期等的系统评价。

    2. 简洁实用的决策方法

    这种方法既不单纯追求高深数学,又不片面地注重行为、逻辑、推理,而是把定性方法与定量方法有机地结合起来,使复杂的系统分解,能将人们的思维过程数学化、系统化,便于人们接受,且能把多目标、多准则又难以全部量化处理的决策问题化为多层次单目标问题,通过两两比较确定同一层次元素相对上一层次元素的数量关系后,最后进行简单的数学运算。计算简便,并且所得结果简单明确,容易为决策者了解和掌握。

    3. 所需定量数据信息较少

    层次分析法主要是从评价者对评价问题的本质、要素的理解出发,比一般的定量方法更讲求定性的分析和判断。由于层次分析法是一种模拟人们决策过程的思维方式的一种方法,层次分析法把判断各要素的相对重要性的步骤留给了大脑,只保留人脑对要素的印象,化为简单的权重进行计算。这种思想能处理许多用传统的最优化技术无法着手的实际问题。

     

    缺点:

    1. 不能为决策提供新方

    层次分析法的作用是从备选方案中选择较优者。在应用层次分析法的时候,可能就会有这样一个情况,就是我们自身的创造能力不够,造成了我们尽管在我们想出来的众多方案里选了一个最好的出来,但其效果仍然不够企业所做出来的效果好。而对于大部分决策者来说,如果一种分析工具能替我分析出在我已知的方案里的最优者,然后指出已知方案的不足,又或者甚至再提出改进方案的话,这种分析工具才是比较完美的。但显然,层次分析法还没能做到这点。

    2. 定量数据较少,定性成分多,不易令人信服

    在如今对科学的方法的评价中,一般都认为一门科学需要比较严格的数学论证和完善的定量方法。但现实世界的问题和人脑考虑问题的过程很多时候并不是能简单地用数字来说明一切的。层次分析法是一种带有模拟人脑的决策方式的方法,因此必然带有较多的定性色彩。

    3. 指标过多时,数据统计量大,且权重难以确定

    当我们希望能解决较普遍的问题时,指标的选取数量很可能也就随之增加。指标的增加就意味着我们要构造层次更深、数量更多、规模更庞大的判断矩阵。那么我们就需要对许多的指标进行两两比较的工作。由于一般情况下我们对层次分析法的两两比较是用1至9来说明其相对重要性,如果有越来越多的指标,我们对每两个指标之间的重要程度的判断可能就出现困难了,甚至会对层次单排序和总排序的一致性产生影响,使一致性检验不能通过。不能通过,就需要调整,在指标数量多的时候比较难调整过来。

    4. 特征值和特征向量的精确求法比较复杂

    在求判断矩阵的特征值和特征向量时,所用的方法和我们多元统计所用的方法是一样的。在二阶、三阶的时候,我们还比较容易处理,但随着指标的增加,阶数也随之增加,在计算上也变得越来越困难。不过幸运的是这个缺点比较好解决,我们有三种比较常用的近似计算方法。第一种就是和法,第二种是幂法,还有一种常用方法是根法(来自百度百科)。

     

     

    文章参考连接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/93109898

    展开全文
  • 数学建模学习(二)

    2018-01-30 17:39:47
    流程图,有问题分解和分析 多目标规划问题要考虑多种因素之间的影响,最后转变为线性规划(linprog命令) 指派问题首先进行0-1替换 运筹学问题指的是问题结果是双方努力的结果 层次分析法最后要进行一致性检验,...
    评价模型要先将数据标准化处理
    模型最后最好有检验和灵敏度分析
    有流程图,有问题分解和分析
    多目标规划问题要考虑多种因素之间的影响,最后转变为线性规划(linprog命令)
    指派问题首先进行0-1替换
    运筹学问题指的是问题结果是双方努力的结果
    层次分析法最后要进行一致性检验,前期可用两两比值的方法标准化数据
    一般算法程序都在附件中(ex代表例子,anli前有$)
    最小二乘法后一般要加上回归分析(筛选变量)(regress)
    动态过程变化规律求解用微分方程借助书熟悉求解命令格式(第一步),最后可结合常微分方程求解表达式或稳定状态模型(disolve)
    差分模型用于预测(离散),马氏链模型用于某一系统在已知现在情况的条件下,系统未来时刻
    的情况只与现在有关,而与过去的历史无直接关系
    将含有未知多元函数及其偏导数的方程,称之为偏微分方程。pdetool 接口求解(绘制图形范围)
    http://blog.sina.com.cn/s/blog_1368588c80102w8bz.html
    目标规划,将多目标按某一方式转变为单一目标
    模糊数学是用于评价类模型(多指标最优问题)
    现代算法包括遗传算法,模拟退火算法,禁忌搜索用来解决全局最优问题
    遗传算法程序的运行结果每一次都是不一样的,我们要运行多次,找一个最好的结果
    时间序列是按时间顺序排列的、随时间变化且相互关联的数据序列
    算法的组合使用,将改进算法直接套用,一般算法使用前最好做一检测,判断是否能使用该算法
    多元分析包括聚类 主成分 因子分析,偏最小二乘回归分析在建模过程中集中了主成分分析,典型相关分析和线性回归分析方法的特点因此在分析结果中除了可以提供一个更为合理的回归模型外还可以同时完成一些
    类似于主成分分析和典型相关分析的研究内容
    乳腺癌问题使用智能算法和向量机模型
    
    
    工具箱函数用于各个模型(具体见文件)
    绘图函数:plot(x,y,’s’) —— 开关格式,开关量字符串s设定曲线颜色和绘图方式,使用颜色字符串的前1~3个字母,如yellow—yel表示等。
    subplot —— 子图分割命令
    figure(n) —— 创建窗口函数,n为窗口顺序号。
    title —— 给图形加标题
        xlable —— 给x轴加标注
        ylable —— 给y轴加标注
        text —— 在图形指定位置加标注
        gtext —— 将标注加到图形任意位置
        grid on(off) —— 打开、关闭坐标网格线
        legend —— 添加图例
        axis —— 控制坐标轴的刻度, axis([xmin  xmax  ymin  ymax]) 
     fplot(fun,lims,'corline') — 以指定线形绘图。lims=[xmin xmax]的函数图
    ezplot(f,[xmin,xmax],figure(n)) — 指定绘图窗口绘图。(这里的f只含有一个参数)
    fill(x,y,'r') 绘制二维多边形并填充颜色
     area –––– 区域图
     pie –––– 饼图
     convhull –––– 凸壳图 
     scatter –––– 离散点图
    stem绘制离散图形
    grid on(off) 绘制三维网格
    mesh(x,y,z) —— x,,y,z分别为三维空间的坐标位置
    生成坐标 —— [X,Y]=meshgrid(x,y)
    mesh三维网格图
    colormap( [R,G,B])—— 色图设定函数
    surf(x,y,z) —— 绘制三维曲面图,x,y,z为图形坐标向量
     cylinde(r,n) — 三维柱面绘图函数 r 为半径;n为柱面圆周等分数
    sphere(30);为球面等分数,缺省为20
    hidden on透视与消隐
    视角修饰(函数view(az,el)) az ----方位角;el ---- 俯视角
    pcolor —— 常用于以二维平面图表现三维图形的效果,用颜色表示三维图形的高度。
    hold on在原图上继续进行绘图
    view控制视角
    
    
    sparse创建稀疏矩阵 full返回一般矩阵
    cat构建多维数组 rand直接创建多维数组
    poly创建多项式,poly2str用于按习惯输出多项式 polyfit多项式拟合
    any,当向量中的元素有非零时返回真
    字符串用单引号
    value=mapobj(key)键值对
    det行列式 rank秩 inv逆矩阵 trance迹
    【v,d】=eig(a)求a的特征值,构成对角矩阵d 并求a的特征向量构成v的列矩阵
    求方程的特征值求伴随矩阵 然后求其特征值为方程的解
    mean返回矩阵每列平均值 std求返回矩阵每列标准差 其他概率统计相关函数现查
    diff求x相邻函数之间的差分
    quadl计算数值积分,其中的fun参数可以用函数句柄@函数名,二重积分加db 三重积分加triple
    interp插值,method函数用于定义插值方法(插值前要用meshgrid创建插值点数据网格)
    ode23,45用于求解常微分方程,要给定初值和结果范围
    用sym构造符号对象,syms定义多函数变量
    solve(s)用于求解当s=0的数值解 disolve求解常微分方程 DN对于N阶导数
    fourier傅里叶变换
    @(变量名)函数表达式 构建函数句柄
    feval批量计算
    
    
    imread导入图像
    imshow显示图像
    imcontour绘制图像的轮廓线
    灰度与二值化见书
    导入数据可以用load命令或者是直接导入
    优化工具箱见书上函数(两种启发式算法)
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
     
    
    展开全文
  • 软件工程知识点

    2012-12-02 21:34:25
    比较常用的需求有效性验证方法与工具包括:需求评审、需求原型评价和基于CASE工具的需求一致性分析。 6.需求规格定义 需求规格说明书是需求分析阶段需要交付的基本文档,将成为开发者进行软件设计和用户进行软件验证...
  • 决策树

    2016-01-26 11:31:00
     决策树分类器就像带有终止块的流程图,终止块标示分类结果。开始处理数据集时,我们首先需要测量集合中数据的不一致,也就是熵,然后寻找最优方案划分数据集,直到数据集中的所有数据属于同一分类。ID3算法...

      决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法

      决策树分类器就像带有终止块的流程图,终止块标示分类结果。开始处理数据集时,我们首先需要测量集合中数据的不一致,也就是熵,然后寻找最优方案划分数据集,直到数据集中的所有数据属于同一分类。ID3算法可以用于划分标称型数据集。构建决策树时,我们通常采用递归的方法将数据集转化为决策树。

             决策树可能会产生过多的数据集划分,从而产生过度匹配数据集的问题。我们可以通过裁剪决策树,合并相邻的无法产生大量信息增益的叶节点,消除过度匹配问题。

             还有其他的决策树的构造算法,C4.5和CART

    转载于:https://www.cnblogs.com/huanhuanang/p/5159782.html

    展开全文
  • 数据交换需求规格说明书

    热门讨论 2011-03-01 14:57:51
    根据国家对网络与信息系统安全性的基本要求,结合多年从事信息安全管理工作的实际体会,在制定系统安全性评价指标体系时应遵循如下原则: (1)符合国家有关信息与信息系统安全的法律和法规。 (2)满足用户及应用...
  • 软件工程教程

    热门讨论 2012-07-06 23:10:29
    只有在修饰增强了的整体清晰和可读性或者突出模型的某些重要特征时,才应该表示那些修饰 公共分类 描述认识世界的特殊方法 类和实例 类元:一类事物的抽象概念;如“银行帐户” 实例:一类事物的特定实例;如...
  • 多视点方法也是管理需求变化的一种新方法,它可以用于管理不一致性, 并进行关于变化的推理。 2. M公司的软件产品以开发实验型的新软件为主。用瀑布模型进行软件开发已经有近十年了,并取得了一些成功。若你作为一...
  • 数据库系统中数据的一致性是指数据类型的一致 D. 数据库系统比文件系统能管理更多的数据 (19) 关系表中的每一横行称为一个______。(A) A. 元组 B. 字段 C. 属性 D. 码 (20) 数据库设计包括两个方面的设计内容,它们...
  • 使用Quartz任务调度,完成缓存的定时刷新,保证缓存的一致性 使用本地消息表机制完成消息然队列RabbitMQ消息可靠性传输 订单支付模块使用微信扫码支付,并设置订单超时自动取消 通过Jquery实现前端校验,通过基于...
  • 数据库系统中数据的一致性是指数据类型的一致 D. 数据库系统比文件系统能管理更多的数据 (19) 关系表中的每一横行称为一个(A) A. 元组 B. 字段 C. 属性 D. 码 (20) 数据库设计包括两个方面的设计内容,它们是(A) A....
  • 软件测试(美)Ron Patton(超级经典)

    热门讨论 2013-11-20 08:31:39
    11. 2.3 一致性 11.2. 4 灵活性 11.2.5 舒适性 11. 2.6 正确性 11.2. 7 实用性 11.3 为残疾人测试:辅助选项测试 11.3.l 这是法律 11.3. 2 软件中的辅助特性 11.4 小结 11.5 小测验 第12章 ...
  • 算法一般具有4个基本特征:可行、确定、有穷、拥有足够的情报。 (2)算法的基本运算和操作 算法的基本运算和操作包括:算术运算、逻辑运算、关系运算、数据传输。 (3)算法的3种基本控制结构 算法的3种基本...
  • 流程图 这幅图主要描述了两个功能:新增商品到购物车、查询购物车。 新增商品: 判断是否登录 是:则添加商品到后台Redis中 否:则添加商品到本地的Localstorage 无论哪种新增,完成后都需要查询购物车...
  • │ │ 技巧290 使条形分类轴的标签与源数据列显示顺序一致.xls │ │ 技巧291 自定义图表.xls │ │ 技巧292 图表公式SERIES的使用技巧.xls │ │ 技巧293 在图表中使用对数刻度.xls │ │ 技巧294 制作瀑布...
  • 2.2 流程控制和数组的应用 38 实例018 岔路口的选择——这是去医院还是去学校的路 38 实例019 看看你现在是否处于人生的黄金阶段 40 实例020 当前所处月份是地球上的春夏秋冬哪个季节 41 实例021 巧妇的“精打细算”...
  • 2.2 流程控制和数组的应用 38 实例018 岔路口的选择——这是去医院还是去学校的路 38 实例019 看看你现在是否处于人生的黄金阶段 40 实例020 当前所处月份是地球上的春夏秋冬哪个季节 41 实例021 巧妇的“精打细算”...
  • 2.2 流程控制和数组的应用 38 实例018 岔路口的选择——这是去医院还是去学校的路 38 实例019 看看你现在是否处于人生的黄金阶段 40 实例020 当前所处月份是地球上的春夏秋冬哪个季节 41 实例021 巧妇的“精打细算”...
  • 15万个性独立、思想自由的高学历知识分子,瞬间被改造成价值观统一和方向一致的狼十足的战士。华为向中国企业提供了成为制造业领袖的系统的管理思想体系。 3.变革最深,体系最全 任正非凭借卓越的领导力带领着...
  • 软件测试规范

    2018-04-23 09:16:12
    1.软件测试流程图 .................................................................................................................................. 3 2.软件测试流程细则 ..................................
  •  系统的整体结构流程图如下 2.1 系统模块  本系统的可以分为以下几个模块。 2.1.1 商品首页  负责显示热门的商品信息,以及显示本网站的网站信息,导航栏负责跳转到各个页面,没有登录显示按钮可以让用户进行...
  • 18.1 问题描述和流程图 18.2 滑动窗口 18.3 获取大量数据和人工数据 18.4 上限分析:哪部分管道的接下去做 十九、总结(Conclusion) 19.1 总结和致谢 机器学习qq群:704220115(我们有11个群,加过一个就不需要加了...
  • asp.net知识库

    2015-06-18 08:45:45
    第2章 并发操作的一致性问题 (2) Using sqlite with .NET Visual Studio 2005 中的新 DataSet 特性 MySQL 和 .Net2.0配合使用 与DotNet数据对象结合的自定义数据对象设计 (二) 数据集合与DataTable 与DotNet数据对象...
  •  近年来,国外GIS与数据库开发商加紧了联合的步伐,共同开发全关系的GIS软件,使GIS软件能充分利用商用数据库中已经成熟的众多特性,如内存缓冲、快速索引、数据完整性和一致性保证、并发控制、安全和恢复机制及...
  • 开发者长期专注于材料标准的跨体系开发,能够透彻和全面地理解标准,加上客观和严谨的态度,可以保证“标准条文数据化后的数据”与“数据化前标准的条文”在内涵和外延上的一致性; 数据库发布后,还可能吸收和整合...

空空如也

空空如也

1 2
收藏数 25
精华内容 10
关键字:

一致性评价流程图