各评价指标因内容差异不同,其取值方式也各异。定量指标可直接收集,而定性指标则需采用专家评分法。在神经网络训练中,所有指标均需标准化处理,以确保数据可比性。我们采用指数化处理方法,通过最大值和最小值的差距进行数学计算,结果介于0到1之间。具体计算公式为:$z_i = \frac{x_i - \min(x)}{\max(x) - \min(x)}$(其中,$z_i$为标准化后的值,$x_i$为指标测量值,$\max(x)$和$\min(x)$分别为指标的最大值和最小值)。逆向指标的计算公式为:$z_i = 1 - \frac{x_i - \min(x)}{\max(x) - \min(x)}$。标准化后的评价数据可为各指标提供无量纲化的测评值,便于综合分析。
评价指标的规范化方法及MATLAB程序示例
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3. 模型使用时间:- 使用模型进行预测所需时间,影响模型实际应用效率。
4. 健壮性:- 模型抵抗噪声数据和缺失值干扰的能力,体现模型稳定性。
5. 可扩展性:- 模型处理大规模数据集的能力,决定模型适用范围。
6. 可操作性:- 模型规则易于理解和应用的程度,影响模型在实际应用中的可解释性和可操作性。
7. 规则优化:- 模型规则的简洁性和优化程度,影响模型的效率和可解释性。
8. 决策树大小:- 决策树模型的规模和复杂程度,影响模型的效率和可解释性。
9. 分类规则简洁性:- 分类规则的易懂程度,影响模型的可解释性和可应用性。
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