Algorithm 负数加权平均

假设你需要显示一个棒球队表现如何的图形（我的软件问题与体育无关，但…）

假设你选择了25%的标准与击球手第一次击球时的命中率有关。 接下来的25%与球队中投手在一场比赛中投出n个进球的百分比有关。 最后50%与球队中在一场比赛中得分的击球手百分比有关

显而易见的计算方法是（.25*percentage1）+（.25*percentage2）+（.5*percentage3）。这将等于一些小于100的最终计算

假设您想在算法中添加一些“负”部分。例如，在比赛中出错的外野手的百分比。作为算法的一部分，这将如何工作？我不认为你可以说这个百分比是-50%（负数），然后在某个地方再加上50%就等于100%。这是行不通的，因为最终的计算结果可能会超过100

更新：（给出实际例子）

• 百分比1为25%
• 百分比2为25%
• 百分比3（为负）为-50%
• 百分比4在？？？100%

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如果我们合计百分比，那么我们是100%，但是计算结果可以是>100。

只要把它加进去就行了。如果外野手是完美的，他们的错误率是0，0*（.5）=0，那么你的计算仍然可能有一个最大值1。你不需要任何修正系数。

只要把它加进去就行了。如果外野手是完美的，他们的错误率是0，0*（.5）=0，那么你的计算仍然可能有一个最大值1。你不需要任何修正系数。

你可以衡量一个团队相对于任意限制的表现，或者可能是所有团队中最差的

因此，如果您希望错误计数为50%，则任意限制为100

.5 * (100 - NumberOfErrors)

或者你也可以用联盟中最差的球队来衡量一支球队

.5 * 100 * (MostErrorsInTheLeague - NumberOfErrors) / MostErrorsInTheLeague

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这样，最差的团队在该因子上的得分为零，错误为零的团队将得到满分50分。

您可以衡量一个团队相对于任意限制的表现，或者可能是所有团队中最差的

因此，如果您希望错误计数为50%，则任意限制为100

.5 * (100 - NumberOfErrors)

或者你也可以用联盟中最差的球队来衡量一支球队

.5 * 100 * (MostErrorsInTheLeague - NumberOfErrors) / MostErrorsInTheLeague

这样，最差的团队将获得该因子的零分，错误为零的团队将获得满分。

这两个术语中的一个应该可以很好地用于比较两种算法，其中误差可以是正的也可以是负的。

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这两个术语中的一个应该可以很好地用于比较两种算法，其中错误可以是负的，也可以是正的。

为什么不根据没有错误的外场手的百分比来重新计算呢？是的，这是可行的，但在“真实”的业务需求中，他们确实希望出现这些“负面”场景。如果这是唯一的解决方案，那么我必须与他们讨论，但我需要先看看我是否遗漏了什么。为什么不根据没有错误的外场手的百分比来重新计算呢？是的，这是可行的，但在“真正的”业务需求中，他们确实希望出现这些“负面”场景。如果这是唯一的解决方案，那么我将不得不与他们讨论，但我需要先看看我是否遗漏了什么。谢谢你的回复，我看不到。您能否以我更新的示例（按各自权重计算的百分比1-4）为例？对我来说，我仍然可以得到>1（或100）的权重，加起来等于100%，但包括一个负的百分比。在你更新的例子中，我会将百分比4保留为50%。然后，如果每个球员都是完美的，结果是100%。如果每个人都是完美的，除了外野手，而外野手是最糟糕的，结果是50%，反映出获胜的机会减少了。我喜欢这样！我只需要有一个规则，积极的加起来必须是100%，消极的可以是0到100%之间的任何东西。谢谢你的回复，我看不出来。您能否以我更新的示例（按各自权重计算的百分比1-4）为例？对我来说，我仍然可以得到>1（或100）的权重，加起来等于100%，但包括一个负的百分比。在你更新的例子中，我会将百分比4保留为50%。然后，如果每个球员都是完美的，结果是100%。如果每个人都是完美的，除了外野手，而外野手是最糟糕的，结果是50%，反映出获胜的机会减少了。我喜欢这样！我只需要有一个规则，积极的加起来必须是100%，消极的可以是0到100%之间的任何东西。我认为你的第二个评论可能是我可以做的。问题是我不知道什么是“消极的”。在我的例子中，很明显，在比赛中防守失误是不好的。在我的世界里，有几种这样的算法，这实际上是由用户来定义，这是“坏”的，应该对整体计算产生负面影响。如果用户可以将其定义为“负”，那么我可以使用您的第二次计算。让我再考虑一下，但是谢谢-我认为这是可能的。我认为你的第二个评论可能是我可以做的。问题是我不知道什么是“消极的”。在我的例子中，很明显，在比赛中防守失误是不好的。在我的世界里，有几种这样的算法，这实际上是由用户来定义，这是“坏”的，应该对整体计算产生负面影响。如果用户可以将其定义为“负”，那么我可以使用您的第二次计算。让我再考虑一下，但是谢谢——我认为这是可能的。