비 순차 목록의 상대 확률 누적 합계

Question

population_d = {'0,0,1,0,1,1,0,1,1,1,1,0,0,0,0,1': 6, 
'0,0,1,1,1,0,0,1,1,0,1,1,0,0,0,1': 3, 
'0,1,1,0,1,1,0,0,1,1,1,0,0,1,0,0': 5, 
'1,0,0,1,1,1,0,0,1,1,0,1,1,0,0,0': 1} 

def ProbabilityList(population_d): 
    fitness = population_d.values() 
    total_fit = (sum(fitness)) 
    relative_fitness = [f/total_fit for f in fitness] 
    probabilities = [sum(relative_fitness[:i+1]) for i in range(len(relative_fitness))] 
    return (probabilities) 

이러한 데이터 구조에 대한 누적 확률을 계산하려했으나, 해당 개인의 색인 생성 값의 순서를 유지해야합니다. 다른 목록에서 같은 위치.

프로그램은 순차적으로 작업을 수행하여 마지막 위치에 더 높은 가중치를 부여합니다.이 경우 가장 낮은 적합성이됩니다.

올바른 방법 (피트니스 값의 초승달 순서)으로 누적 합계를 수행하는 방법이 있다면 출력 목록에서 위치를 변경하지 않고 알 수 있습니까?

대단히 감사합니다!

Answer 1

population_d = {'0,0,1,0,1,1,0,1,1,1,1,0,0,0,0,1': 6, 
       '0,0,1,1,1,0,0,1,1,0,1,1,0,0,0,1': 3, 
       '0,1,1,0,1,1,0,0,1,1,1,0,0,1,0,0': 5, 
       '1,0,0,1,1,1,0,0,1,1,0,1,1,0,0,0': 1} 

사전에 피트니스 (?) 값과 고유 한 식별자가 연결되어 있습니다. 아마도 이러한 식별자는 프로그램 및 데이터 세트의 다른 곳에서 왔을 것입니다. 이 관계를 유지하기 위해 사전을 작성하는 순서에 의존하는 대신, 연관성을 유지하고 낮은 값에서 높음으로 정렬 한 후에 누적 합계 값을 갖는 새로운 사전을 작성했습니다.

import operator 
def ProbabilityList(population_d): 
    fitness = population_d.values() 
    total_fit = (sum(fitness)) 

    #create list of (individual, fitness) tuples 
    items = population_d.items() 

    #sort by fitness value 
    items = sorted(items, key = operator.itemgetter(1)) 
    #some people prefer 
    #items = sorted(items, key = lambda item: item[1]) 
    #print(items) 

    #maintain association and calculate relative fitness 
    relative_fitness = [(ind,fit/total_fit) for (ind,fit) in items] 
    #print(relative_fitness) 

    cumsum = 0 
    probabilities = {} 
    for ind, fit in relative_fitness: 
     cumsum += fit 
     probabilities[ind] = cumsum 
    return (probabilities) 

d = ProbabilityList(population_d) 
for k, v in d.items(): 
    print('key:{}, fitness:{}, cumsum:{}'.format(k, population_d[k], v)) 

>>> 
key:1,0,0,1,1,1,0,0,1,1,0,1,1,0,0,0, fitness:1, cumsum:0.06666666666666667 
key:0,0,1,1,1,0,0,1,1,0,1,1,0,0,0,1, fitness:3, cumsum:0.26666666666666666 
key:0,1,1,0,1,1,0,0,1,1,1,0,0,1,0,0, fitness:5, cumsum:0.6 
key:0,0,1,0,1,1,0,1,1,1,1,0,0,0,0,1, fitness:6, cumsum:1.0 
>>> 

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희망 사전에 당신은 당신의 코드의 다른 부분에 원래 개인에 누적 합계를 연관시킬 수있을 것입니다.

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나는이 데이터 세트 및 프로젝트와 관련된 다른 질문을하고 있습니다. Pandas을 배우는 데 약간의 시간을 투자하거나 프로젝트 전체에 흩어져있는 개별 컨테이너 대신 데이터베이스에 데이터를 보관할 수도 있습니다.