这两月和客户做指标体系,需要用AHP方法估计指标体系的主题标签权重。保险公司通常都是需要做成线上系统的,虽然用AHP软件yaahp很直观,但不方便线上运行。
Python有几个AHP工具包:
1、krispy
2、ahpy
3、firehole
sklearn的preprocessing提供了数据归一化、标准化的方法。
客观评价方法如TOPSIS,可以试试scikit-mcda、pymcdm、mcdm。
再评估一下这些包,写几个方法试试,这个系统就可以动笔了。
这篇博客探讨了如何利用Python中的AHP工具包(如krispy, ahp, firehole)来估计保险公司的指标体系权重。由于AHP软件yaahp不适用于线上环境,作者建议结合sklearn的预处理方法,考虑采用TOPSIS等客观评价模型,并推荐了scikit-mcda、pymcdm和mcdm等库进行系统实现。
这两月和客户做指标体系,需要用AHP方法估计指标体系的主题标签权重。保险公司通常都是需要做成线上系统的,虽然用AHP软件yaahp很直观,但不方便线上运行。
Python有几个AHP工具包:
1、krispy
2、ahpy
3、firehole
sklearn的preprocessing提供了数据归一化、标准化的方法。
客观评价方法如TOPSIS,可以试试scikit-mcda、pymcdm、mcdm。
再评估一下这些包,写几个方法试试,这个系统就可以动笔了。
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