Các lượt nộp
    Danh sách bài
    Trang chủ
    Báo lỗi

    solution

    Đề bài: [Data Science] Lift của nhóm điểm cao

    Cho nnn mẫu, mỗi mẫu có điểm số sis_isi​ và nhãn yi∈{0,1}y_i\in\{0,1\}yi​∈{0,1}. Sắp xếp các mẫu giảm dần theo điểm số (nếu bằng nhau thì chỉ số nhỏ hơn đứng trước). Lấy m=round(frac⋅n)m=\text{round}(\text{frac}\cdot n)m=round(frac⋅n) mẫu đầu.

    Lift = tỉ lệ dương trong top mtỉ lệ dương toaˋn bộ\dfrac{\text{tỉ lệ dương trong top } m}{\text{tỉ lệ dương toàn bộ}}tỉ lệ dương toaˋn bộtỉ lệ dương trong top m​.

    In ra Lift.

    • Định dạng đầu vào:

      Dòng 1: số nguyên nnn và số thực frac. Dòng 2: nnn điểm số. Dòng 3: nnn nhãn 0/1.

    • Ràng buộc đầu vào:

      1≤n≤10001 \le n \le 10001≤n≤1000, 0<frac≤10 < \text{frac} \le 10<frac≤1. Bảo đảm tỉ lệ dương toàn bộ > 0 và m≥1m \ge 1m≥1.

    • Định dạng đầu ra:

      Một số thực Lift, định dạng 2 chữ số thập phân.

    Ví dụ:

    Đầu vào:

    4 0.5
0.9 0.8 0.2 0.1
1 1 0 0

    Đầu ra:

    2.00

    Giải thích:

    Top 2 điểm cao: nhãn (1,1) tỉ lệ=1.0; toàn bộ tỉ lệ=0.5; lift=2.00.

    Đang tải editor...