Таблица 5.7.2
Общие оценки экспертов разработки СППР при анализе характеристики методов ИАД
Характеристики методов ИАД
|
Оценки экспертов
|
Средняя оценка
|
I
|
II
|
III
|
IV
|
V
|
VI
|
VII
|
Точность
|
9
|
9
|
9
|
9
|
9
|
9
|
9
|
9
|
Масштабируемость
|
8
|
8
|
7
|
8
|
8
|
7
|
8
|
7,714285714
|
Интерпретируемость
|
4
|
3
|
4
|
3
|
3
|
2
|
3
|
3,142857143
|
Пригодность к использованию
|
6
|
6
|
6
|
5
|
7
|
6
|
7
|
6,142857143
|
Трудоемкость
|
3
|
5
|
3
|
4
|
3
|
4
|
5
|
3,857142857
|
Разносторонность
|
5
|
4
|
5
|
4
|
6
|
4
|
6
|
4,857142857
|
Оперативность
|
9
|
9
|
9
|
8
|
9
|
9
|
8
|
8,714285714
|
Популярность
|
2
|
2
|
2
|
3
|
2
|
2
|
3
|
2,285714286
|
Таблица 5.7.3
157
Общие оценки экспертов разработки СППР при анализе методов ИАД по характеристикам
Характе-ристики методов ИАД
(критериев)
|
Виды методов ИАД
|
Оценки экспертов
|
Средняя оценка
|
I
|
II
|
III
|
IV
|
V
|
VI
|
VII
|
Критерий 1 (К1)
|
Точность
|
Линейная регрессия
|
6
|
6
|
7
|
7
|
6
|
5
|
6
|
6,142857143
|
Нейронные сети
|
9
|
8
|
9
|
8
|
9
|
9
|
8
|
8,571428571
|
Визуализация
|
4
|
5
|
4
|
5
|
3
|
4
|
5
|
4,285714286
|
Деревья решений
|
4
|
4
|
3
|
4
|
3
|
5
|
4
|
3,857142857
|
K-ближайшего соседа
|
5
|
4
|
3
|
4
|
4
|
5
|
4
|
4,142857143
|
Критерий 2 (К2)
|
Масшта-бируемость
|
Линейная регрессия
|
8
|
7
|
8
|
9
|
7
|
8
|
8
|
7,857142857
|
Нейронные сети
|
8
|
8
|
9
|
7
|
8
|
9
|
8
|
8,142857143
|
Визуализация
|
2
|
3
|
2
|
3
|
3
|
2
|
3
|
2,571428571
|
Деревья решений
|
8
|
7
|
8
|
7
|
8
|
7
|
8
|
7,571428571
|
K-ближайшего соседа
|
3
|
2
|
3
|
2
|
3
|
2
|
2
|
2,428571429
|
Критерий 3 (К3)
|
Интерпре-тируемость
|
Линейная регрессия
|
6
|
7
|
8
|
6
|
7
|
8
|
6
|
6,857142857
|
Нейронные сети
|
7
|
5
|
7
|
8
|
6
|
6
|
8
|
6,714285714
|
Визуализация
|
8
|
9
|
8
|
7
|
7
|
9
|
9
|
8,142857143
|
Деревья решений
|
8
|
7
|
9
|
9
|
8
|
8
|
8
|
8,142857143
|
K-ближайшего соседа
|
7
|
8
|
7
|
8
|
8
|
7
|
5
|
7,142857143
|
Критерий 4 (К4)
|
158
Пригодность к использова-нию
|
Линейная регрессия
|
8
|
9
|
8
|
7
|
8
|
9
|
8
|
8,142857143
|
Нейронные сети
|
7
|
8
|
7
|
8
|
8
|
7
|
8
|
7,571428571
|
Визуализация
|
9
|
8
|
7
|
8
|
8
|
8
|
9
|
8,142857143
|
Деревья решений
|
6
|
7
|
6
|
6
|
6
|
6
|
7
|
6,285714286
|
K-ближайшего соседа
|
5
|
6
|
6
|
5
|
7
|
6
|
5
|
5,714285714
|
Критерий 5 (К5)
|
Трудоем-кость
|
Линейная регрессия
|
5
|
4
|
6
|
5
|
5
|
6
|
5
|
5,142857143
|
Нейронные сети
|
6
|
5
|
5
|
4
|
5
|
5
|
6
|
5,142857143
|
Визуализация
|
9
|
9
|
9
|
8
|
9
|
9
|
9
|
8,857142857
|
Деревья решений
|
8
|
9
|
8
|
7
|
8
|
8
|
9
|
8,142857143
|
K-ближайшего соседа
|
4
|
3
|
4
|
4
|
3
|
4
|
3
|
3,571428571
|
Критерий 6 (К6)
|
Разносто-ронность
|
Линейная регрессия
|
6
|
6
|
5
|
6
|
7
|
6
|
7
|
6,142857143
|
Нейронные сети
|
7
|
7
|
6
|
7
|
6
|
7
|
6
|
6,571428571
|
Визуализация
|
5
|
4
|
5
|
4
|
5
|
4
|
4
|
4,428571429
|
Деревья решений
|
8
|
8
|
8
|
7
|
9
|
8
|
9
|
8,142857143
|
K-ближайшего соседа
|
5
|
4
|
3
|
5
|
4
|
3
|
5
|
4,142857143
|
Критерий 7 (К7)
|
Оператив-ность
|
Линейная регрессия
|
8
|
7
|
9
|
8
|
8
|
9
|
9
|
8,285714286
|
Нейронные сети
|
9
|
9
|
8
|
9
|
8
|
8
|
8
|
8,428571429
|
Визуализация
|
2
|
3
|
3
|
2
|
2
|
3
|
2
|
2,428571429
|
Деревья решений
|
6
|
7
|
7
|
8
|
8
|
7
|
8
|
7,285714286
|
K-ближайшего соседа
|
8
|
9
|
9
|
8
|
8
|
9
|
9
|
8,571428571
|
Критерий 8 (К8)
|
Популяр-ность
|
Линейная регрессия
|
5
|
5
|
4
|
5
|
5
|
4
|
5
|
4,714285714
|
Нейронные сети
|
4
|
4
|
5
|
5
|
4
|
5
|
5
|
4,571428571
|
Визуализация
|
7
|
8
|
6
|
7
|
7
|
8
|
7
|
7,142857143
|
Деревья решений
|
8
|
8
|
7
|
7
|
6
|
6
|
8
|
7,142857143
|
K-ближайшего соседа
|
5
|
4
|
4
|
5
|
4
|
4
|
5
|
4,428571429
|
159
Шаг 2. На основании исходных данных таблицы 5.7.2 и 5.7.3 определяются средние экспертные оценки по каждому из критериев и составляются квадратные матрицы для сравнения относительной важности критериев по отношению к общей цели. Видно, что ни один из методов нельзя признать единственно эффективным, имеющим очевидное превосходство над другими методами.
Пусть действие оценивается по n критерию. Весы критериев задано матрицей (2-уровень):
где kij – вес i – критерия по отношению к j – критерию, причем kii= 1 и kij∙kji=1, i, j=1,…,n.
В этих матрицах, называемых матрицами попарных сравнений, элемент i-строки и j-столбца определяется, как отношение средней экспертной оценки i-критерия к средней экспертной оценке j-критерия. Он означает относительную важность i-критерия по отношению к j-критерию (табл. 5.7.4).
Do'stlaringiz bilan baham: |
