超效率dea模型python代码

在 Python 中实现超效率 DEA(数据包络分析)模型,可以借助专门用于 DEA 分析的库,例如 `pyDEA`。以下是一个完整的代码示例,展示如何使用 `pyDEA` 来构建和求解超效率 DEA 模型。 ### 数据准备 首先,需要定义输入和输出数据。DEA 模型通常用于评估多个决策单元(Decision Making Units, DMUs)的相对效率,因此需要提供每个 DMU 的输入和输出值。 ```python from pyDEA.DEA import DEA from pyDEA.InputData import InputData from pyDEA.OutputData import OutputData ``` ### 输入与输出数据定义 ```python # 定义输入数据 # 例如:三个输入指标,对应三个决策单元(DMU) input_data = InputData([10, 15, 12], ["Input1", "Input2", "Input3"]) # 定义输出数据 # 例如:三个输出指标,对应三个决策单元(DMU) output_data = OutputData([200, 300, 250], ["Output1", "Output2", "Output3"]) ``` ### 创建 DEA 模型并计算效率得分 ```python # 创建 DEA 对象 dea = DEA(input_data, output_data) # 计算效率得分 efficiency_scores = dea.get_efficiency_scores() ``` ### 输出结果 ```python # 打印每个决策单元的效率得分 for i, score in enumerate(efficiency_scores): print("Efficiency score for unit {}: {}".format(i + 1, score)) ``` ### 说明 - `InputData` 和 `OutputData` 类用于封装输入和输出数据,并支持多个 DMU 的批量处理。 - `DEA` 类负责构建 DEA 模型,并通过线性规划方法计算每个 DMU 的效率得分。 - 超效率 DEA 模型通过排除当前 DMU 的影响,评估其在其他 DMU 中的相对效率,从而避免传统 DEA 模型中效率得分无法区分多个高效 DMU 的问题[^1]。 ###

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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