pat1080 graduate admission

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<queue>

using namespace std;

#define N 40001
#define M 101
#define K 6


struct Applicant
{
	int id,ge,gi;
	double fg;
	int rank;
	int prefer[K];
};

struct School

{
	int quota,lastrank;
	priority_queue<int,vector<int>,greater<int> > admitid;
	//int admitid[N];
	int count;
};

struct Comp
{
	bool operator()(Applicant const &ap1,Applicant const &ap2)
	{
		if(ap1.fg==ap2.fg) return ap1.ge>ap2.ge;
		return ap1.fg>ap2.fg;
	}
};

int main()
{
	//freopen("C:\\Users\\frank\\Desktop\\in.txt","r",stdin);
	//input
	int NN,MM,KK;
	cin>>NN>>MM>>KK;
	Applicant applicant[NN];
	School school[MM];
	for(int i=0;i<MM;++i)
	{
		cin>>school[i].quota;
		school[i].count=0;
	}

	for(int i=0;i<NN;++i)
	{
		cin>>applicant[i].ge>>applicant[i].gi;
		for(int j=0;j<KK;++j)
		{
			cin>>applicant[i].prefer[j];
		}
		applicant[i].id=i;
		applicant[i].fg=(applicant[i].ge+applicant[i].gi)/2.0;
	}
	//sort
	sort(applicant,applicant+NN,Comp());

	//write the rank
	applicant[0].rank=1;
	for(int i=1;i<NN;++i)
	{
		if(applicant[i].fg==applicant[i-1].fg&&applicant[i].ge==applicant[i-1].ge)
		{
			applicant[i].rank=applicant[i-1].rank;
		}
		else
		{
			applicant[i].rank=applicant[i-1].rank+1;
		}
	}

	//procedure to admit
	for(int i=0;i<NN;++i)
	{
		for(int j=0;j<KK;++j)
		{
			int tmp=applicant[i].prefer[j];
			if(school[tmp].count<school[tmp].quota)
			{
				school[tmp].admitid.push(applicant[i].id);
				++school[tmp].count;
				//school[tmp].admitid[school[tmp].count++]=applicant[i].id;
				if(school[tmp].count==school[tmp].quota)
					school[tmp].lastrank=applicant[i].rank;
				break;
			}
			else 
			{
				if(applicant[i].rank==school[tmp].lastrank)
				{
					school[tmp].admitid.push(applicant[i].id);
					++school[tmp].count;
				//	school[tmp].admitid[school[tmp].count++]=applicant[i].id;
					break;
				}
			}
		}
	}

	//output
	for(int i=0;i<MM;++i)
	{
		if(school[i].count==0) cout<<'\n';
		else
		{
			cout<<school[i].admitid.top();
			school[i].admitid.pop();
		/*	cout<<school[i].admitid[0];
			for(int j=1;j<school[i].count;++j)
			{
				cout<<' '<<school[i].admitid[j];
			}
			cout<<'\n';
			*/
			while(!school[i].admitid.empty())
			{
				cout<<' '<<school[i].admitid.top();
				school[i].admitid.pop();
			}
			cout<<'\n';
		}
	}
}


逻辑斯蒂回归(Logistic Regression)是一种常用的分类算法,常用于二分类问题中,如预测研究生能否被录取。Kaggle的Graduate Admission数据集包含了申请人的各项信息,例如GRE分数、TOEFL分数、大学GPA、科研经验、推荐信等,目标变量通常是“是否被录取”(是否被研究生院接受)。 首先,我们来理解数据集属性的意义: 1. GRE Score: 研究生入学考试成绩 2. TOEFL Score: 英语水平测试得分 3. University Rating: 学校排名 4. SOP: Statement of Purpose(个人陈述)的质量 5. LOR: Letter of Recommendation(推荐信)的质量 6. CGPA: 学术平均绩点 7. Research: 科研经历(0或1) 8. Chance of Admit: 录取概率(这个不是原始数据,而是我们最终需要预测的目标) 数据预处理步骤主要包括: 1. **加载数据**:使用pandas库读取csv文件并查看基本信息。 2. **缺失值处理**:检查是否存在缺失值,并选择填充、删除或估算策略。 3. **编码分类变量**:将类别型特征转换成数值型,如使用one-hot encoding或者LabelEncoder。 4. **标准化或归一化**:对于数值型特征,通常会做数据缩放,如Z-score标准化或min-max归一化。 5. **划分训练集和测试集**:通常采用80%的数据作为训练集,剩余的20%作为测试集。 6. **特征工程**:如果有必要,可以创建新的特征或调整现有特征。 逻辑斯蒂回归的预测原理是基于sigmoid函数,该函数将线性组合后的输入映射到0到1之间,表示事件发生的可能性。模型学习如何调整权重系数,使得给定输入条件下,正类(如录取)的概率最大化。 实现过程(Python示例,假设使用sklearn库): ```python import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score # 1. 加载数据 data = pd.read_csv('Admission_Predict.csv') # 2. 数据预处理 # ... 缺失值处理、编码、标准化等操作 # 3. 划分特征和目标 X = data.drop('Chance of Admit', axis=1) y = data['Chance of Admit'] # 4. 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 5. 特征缩放 scaler = StandardScaler() X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train) X_test_scaled = scaler.transform(X_test) # 6. 创建模型并拟合 model = LogisticRegression() model.fit(X_train_scaled, y_train) # 7. 预测 y_pred = model.predict(X_test_scaled) # 8. 评估模型性能 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f"Accuracy: {accuracy}") ```
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