ИНСТРУМЕНТ С ПРИВАТНОЙ ОБРАБОТКОЙ В БРАУЗЕРЕ · ФАЗА 1
Взвешенный многоэлементный сэмплер
Выберите несколько помеченных строк с явными положительными весами, с заменой или без нее. Весь рабочий процесс выполняется локально в этом браузере, с видимыми элементами управления и результатом, который вы можете проверить перед копированием или загрузкой.
LOCAL WORKBENCH
Generate a result
No upload · no account · no URL storage
Ready. Entries and results stay in this browser tab.
Choose your settings, then select Generate.
Как это работает
- Разберите каждую непустую строку на стабильную позицию метки и конечный положительный вес.
- Рисуйте против совокупного веса с заменой или удаляйте только выбранную строку и ее вес после каждого розыгрыша.
- Возвращает порядок выбора и подсчет, сохраняя при этом повторяющиеся метки, различимые по входной строке.
Практический пример
Веса 60, 25 и 15 начинаются с 60%, 25% и 15%; без замены эти вероятности пересчитываются после каждого розыгрыша.
Ограничения и интерпретация
- Принимается не более 1000 взвешенных строк и 10 000 замен.
- Веса должны быть конечными, положительными и в совокупности оставаться в пределах безопасной числовой границы.
- Без замены количество отрисовок не может превышать количество строк независимо от повторяющихся меток.
Конфиденциальность
Ваши входные данные и сгенерированные результаты остаются в этом браузере. Этот инструмент не помещает их в URL-адрес, аналитическое событие, журнал сервера или внешний запрос.
Часто задаваемые вопросы
- Как взвешенный многоэлементный сэмплер делает случайный выбор?
- Надежная равномерная ничья отображается на основе совокупного положительного веса; Режим без замены восстанавливает общий оставшийся вес после каждого выбора.
- Загружает ли Взвешенный многоэлементный сэмплер мои входные данные или результаты?
- Нет. Значения остаются на текущей вкладке браузера и не помещаются в URL-адрес, аналитику, хранилище или сетевые запросы.
- Когда мне следует использовать взвешенный многоэлементный сэмплер?
- Используйте его для прозрачного взвешенного моделирования или распределения, где должны быть видны несколько результатов и правил замены.