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以广州市20102018年间经济与环境数据为例，我们使用Python实现这个过程首先导入pandas和numpy库，导入数据并预处理数据经过标准化后，我们计算比重熵值和差异系数，得出权重你可以尝试用这个方法处理自己的数据，计算因子得分实验数据的Excel文件已附在文末，提取码为5ca2希望这个实例能帮助你理解；确定权重矩阵 $W$ 的方法多样，一种常见的方法是先用普通最小二乘法估计原模型，得到随机误差项然后将误差项的平方倒数或绝对值倒数作为权重，以减少误差较大样本对估计的影响Python实现在Python中，实现加权最小二乘估计相对简单，只需输入权重矩阵即可完成计算常用的库如 statsmodels 或 numpy。

今天给各位分享随机权重的最佳实现的知识，其中也会对权重随机数进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

随机权重系数问题

1、郭敦顒比如你先设置4个权重系数“0.90.9003”或“0.900、002”等放在口袋里，老师给定一个数88，你给出4个数“78888”都在老师给的数值大小的90%-100%之间。然后你随机抽取权重系数与给定数值“78888”相配，再然后进行计算。

2、随机维度。毕竟是随机减，还是要有一定范围的随机性的。我建议范围不要太大，否则随机权重会很高，前面的系数就失去意义了。