engine - Python Weighted Random

recommendation system pandas

Question

Esta pregunta ya tiene una respuesta aquí:

• Una versión ponderada de random.choice 20 respuestas

Necesito devolver valores diferentes según un round-robin ponderado, de modo que 1 de cada 20 obtenga A, 1 de 20 obtenga B, y el resto vaya a C.

Asi que:

A => 5%
B => 5%
C => 90%

Aquí hay una versión básica que parece funcionar:

import random

x = random.randint(1, 100)

if x <= 5:
    return ''A''
elif x > 5 and x <= 10:
    return ''B''
else:
    return ''C''

¿Es este algoritmo correcto? Si es así, ¿se puede mejorar?

Answer 1

Parece correcto, ya que está utilizando una variable aleatoria uniform con sorteos independientes, la probabilidad de cada número será 1/n (n = 100).

Puede verificar fácilmente su algoritmo ejecutándolo diga 1000 veces y ver la frecuencia de cada letra.

Otro algoritmo que podría considerar es generar una matriz con sus letras dada la frecuencia que desea para cada letra y solo generar un único número aleatorio que sea el índice en la matriz

Será menos eficiente en la memoria pero debería funcionar mejor

Editar:

Para responder al comentario de @Joel Cornett, un ejemplo será muy similar a @jurgenreza pero más eficiente en memoria

import random
data_list = [''A''] + [''B''] + [''C''] * 18
random.choice(data_list )

Answer 2

Si desea utilizar aleatorios ponderados y no aleatorios de percentiles, puede crear su propia clase de Randomizer:

import random

class WeightedRandomizer:
    def __init__ (self, weights):
        self.__max = .0
        self.__weights = []
        for value, weight in weights.items ():
            self.__max += weight
            self.__weights.append ( (self.__max, value) )

    def random (self):
        r = random.random () * self.__max
        for ceil, value in self.__weights:
            if ceil > r: return value

w = {''A'': 1.0, ''B'': 1.0, ''C'': 18.0}
#or w = {''A'': 5, ''B'': 5, ''C'': 90}
#or w = {''A'': 1.0/18, ''B'': 1.0/18, ''C'': 1.0}
#or or or

wr = WeightedRandomizer (w)

results = {''A'': 0, ''B'': 0, ''C'': 0}
for i in range (10000):
    results [wr.random () ] += 1

print (''After 10000 rounds the distribution is:'')
print (results)

Answer 3

Su algoritmo es correcto, ¿qué tal algo más elegante:

import random
my_list = [''A''] * 5 + [''B''] * 5 + [''C''] * 90
random.choice(my_list)

Answer 4

esta bien. De manera más general, puedes definir algo como:

from collections import Counter
from random import randint

def weighted_random(pairs):
    total = sum(pair[0] for pair in pairs)
    r = randint(1, total)
    for (weight, value) in pairs:
        r -= weight
        if r <= 0: return value

results = Counter(weighted_random([(1,''a''),(1,''b''),(18,''c'')])
                  for _ in range(20000))
print(results)

lo que da

Counter({''c'': 17954, ''b'': 1039, ''a'': 1007})

que es lo más cercano a 18: 1: 1 que puede esperar.