Читать книгу Открывая новые горизонты в лечении рака и разработке материалов. SSWI: Оптимизация лечения рака - - Страница 14

Алгоритм оценки устойчивости материала к излучению:

– Задача: Определение, какие параметры (A, B, C, D) материала имеют наибольшее влияние на его устойчивость к излучению.

– Входные данные: набор различных значений A, B, C, D для различных материалов и соответствующие им значения SSWI.

– Шаги алгоритма:

1. Расчет значений SSWI для различных материалов с использованием различных значений A, B, C, D.

2. Анализ зависимости значения SSWI от каждого из параметров A, B, C, D для разных материалов.

3. Определение того, какие параметры (A, B, C, D) имеют наибольшее влияние на значения SSWI для различных материалов.

4. Выходные данные: оценка важности каждого параметра (A, B, C, D) на основе анализа их влияния на значение SSWI для различных материалов.

Алгоритм для оценки влияния каждого параметра (A, B, C, D) на устойчивость материала к излучению

1. Загрузите набор данных с различными значениями A, B, C, D и соответствующими значениями SSWI для различных материалов.

2. Проанализируйте зависимость значений SSWI от каждого параметра (A, B, C, D) для разных материалов. Можно использовать статистические методы, такие как корреляция или регрессионный анализ, для определения степени влияния каждого параметра на значения SSWI.

3. Рассчитайте значимость каждого параметра на основе полученных результатов. Например, можно рассчитать важность параметра как относительную величину его влияния на значения SSWI по сравнению с другими параметрами.

4. Выведите оценку важности каждого параметра на основе анализа их влияния на значения SSWI для различных материалов.

Приведенные шаги представляют общий подход к оценке важности каждого параметра на основе анализа значений SSWI. Конкретная реализация может зависеть от выбранных методов анализа данных и специфики задачи.

Код для анализа зависимости параметров и оценки их важности может выглядеть следующим образом

import numpy as np

import pandas as pd

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# Загрузка данных

data = pd.read_csv («data. csv») # Замените «data. csv» на путь к вашему набору данных

# Разделение данных на матрицу признаков X (A, B, C, D) и целевую переменную y (SSWI)

X = data [[«A», «B», «C», «D»]]

y = data [«SSWI»]

# Анализ влияния каждого параметра на SSWI

model = LinearRegression ()

model.fit (X, y)

# Определение значимости каждого параметра на основе коэффициентов модели

importance = abs(model.coef_)

importance /= sum (importance) # Нормализация значимости так, чтобы сумма составляла 1

# Вывод значимости каждого параметра

for i, param_name in enumerate(X.columns):

print (f"Важность параметра {param_name}: {importance [i]}»)

В этом примере используется множественная линейная регрессия для анализа влияния каждого параметра (A, B, C, D) на значение SSWI. Загружается набор данных из файла «data. csv» (замените на свой путь к данным), разделяются матрица признаков X и целевая переменная y, обучается модель линейной регрессии, и затем рассчитывается значимость каждого параметра на основе коэффициентов модели.

Приведенный код является базовым примером, и его можно доработать, например, использовать другие методы анализа или добавить дополнительные шаги предобработки данных.