= 模型评价
== 模型优点
第一题模型采用秩和比评价方法进行模型建立，该方法适用性广泛，对指标的选择没有具体的需求，故适用于各类评价对象也包括该题；在计算过程中数据的秩次而非原始数据，这有助于消除异常值的影响，使得结果更为稳健；在排名时，依据数据大小的相对关系，而不是依赖于具体的数值大小，这使得评价更加客观，减少了量纲的影响。

第三题针对不同的问题建立不同的模型，如针对第一问，分别建立理论培训时间、实践培训时间、投入与参加人数的关系，而针对第二小问，则建立一个多元非线性回归函数进行问题分析，并考虑到现有求解非线性多元函数速度较慢，故提出用启发式算法针对该函数编程求解，使得其求解速度明显优化、加快收敛速度，增强全局搜索能力。
== 模型缺点
第二题的模型精度受样本量影响：在实际应用过程中，若选取的样本数量较少，则可能会导致熵值计算不准确，从而影响权重的计算和指标排序的结果。