Testing 参数扫描：根据输出对参数进行排序

我试图为我的算法找到最佳的三元组参数组合。对于每个可能的组合，我都有几个结果。现在，我首先按照成功的最高数量，以以下方式对每个元组（x，y，z）进行排序：

(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tuple（x，y，z），我的成功率是1.0100倍，成功率是0.820倍，等等

现在，我担心这种排序是幼稚的，因为它没有考虑到，例如在

（x1，y1，z1）

中，有大量的失败（0.0）和大量的成功（1.0）

---

我该如何考虑这个问题呢？

答案很大程度上取决于你对“最佳”的定义！您希望算法在100%的时间内总是给出0.8的成功率，还是在80%的时间内给出1.0的成功率，在20%的时间内给出0.0的失败率，或者这些算法对于您的目的是等效的

您可以采用一种非常简单的方法，即结果的加权和，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，如果总的_结果总是恒定的，这可以简化，正如上面的示例所示）

这将为您的示例提供以下等级：

(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

---

谢谢是的，我确保每个参数组合的结果数总是相同的。我在寻找一个你刚才给出的一般答案，但在我的特殊情况下，我知道输出值应该始终为1.0，所以首先对其进行赋值并不是完全错误的。不过，我担心所有剩余的输出，尤其是当存在大量低值时。也许我应该坚持对（1.0，事件）进行排序，然后对剩余值应用类似于您的方法的东西。你认为呢？当然，如果1.0那么重要，那么你建议的混合方法（按1.0结果的#排序，然后按所有非1.0结果的加权和排序）似乎是合理的-因此（x，y，z）将是首选方法，因为大多数1.0结果，其次是（x2，y2，z2），其中1.0更少，但所有其他结果的总和为0.472，然后是（x1，y1，z1）与x2相同的1.0，但总和为0.46。我仍然担心一个可能的情况，最高的数字为1.0，也最高的数字为0.0。我该怎么处理呢？应该会有某种程度的破坏，对吧？正如我所说，答案很大程度上取决于你想要得到什么样的结果。如果您更喜欢一种算法，该算法产生的结果略少于1.0，而得到的结果却少于0.0，那么您只需要以某种方式将其合并到排序中。有几种可能性：1）第一步或第二步是按“#of 1.0结果-#of 0.0结果”排序，2）在总和中为0.0结果分配负权重，以便它们主动计数，而不是不进行贡献；3）按“#of 0.0结果”预先排序，并在继续排序之前预先排除前N个结果。