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我正在尝试为我的算法找到最佳的 3 元组参数组合。对于每种可能的组合，我都有几个结果。现在，我首先按照最高成功次数对每个元组 (x,y,z) 进行排序，方式如下：

(x,y,z): ((1.0, 100 times), (0.8, 20 times), (0.5, 200 times), (0.0, 10 times))
(x1,y1,z1): ((1.0, 80 times), (0.9, 100 times), (0.5, 50 times), (0.0, 100 times))
(x2,y2,z2): ((1.0, 80 times), (0.9, 20 times), (0.5, 200 times), (0.0, 30 times))

...这意味着对于元组 (x,y,z) 我的成功率为 1.0 100 次，成功率为 0.8 20 次，等等。

现在，恐怕这样的排序是幼稚的，因为它没有考虑到这一点，例如，(x1,y1,z1)有大量的失败（0.0）和大量的成功（1.0）。

我应该如何考虑到这一点？

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答案很大程度上取决于您对“最佳”的定义！您是否希望有一种算法在 100% 的时间里总是给出 0.8 的成功，或者在 80% 的时间里给出 1.0 的成功和 20% 的时间里给出 0.0 的失败，或者那些对于您的目的来说是等价的？

您可以采取的一种非常简单的方法是对结果进行加权求和，如下所示：

rank = 0;
total_results = 0;
for each (success_rate, number_of_results_at_this_rate) in this_data; do
    rank += (success_rate * number_of_results_at_this_rate);
    total_results += number_of_results_at_this_rate;
done
rank = rank / total_results;

（当然，如果 total_results 始终保持不变，这可以简化，就像上面的示例一样）

这将为您的示例提供以下排名：

(x,y,z) = (100 + 16 + 100 + 0) / (100+20+200+10) = about 0.65
(x1,y1,z1) = (80 + 90 + 25 + 0) / (80+100+50+100) = about 0.59
(x2,y2,z2) = (80 + 18 + 100 + 0) / (80+20+200+30) = 0.6
于 2012-08-21T14:32:25.777 回答