问题 虽然上面已经可以判定一个给定值k是否具有区分客户好坏能力(比如由业务经验,先设定k=10,通过上述卡方检验可推断10是有效的临界值),但是这个10是否是最优的临界值是无法判定的(比如当k=9的时候,可能会比k=10的时候更具有区分能力)。 于是问题由“判断一个给定的k值是否能有效区分好坏客户”转换为“如何找到...
基于上述结果,我们找到数据列表中第20个特征的名称: 近红外的对比度纹理特征 2.python代码实现(二)运行结果讲解 蓝色区域为第20个特征的卡方值,微微高于第25个特征。这主要是因为代码二没有划分训练集与验证集 每个特征中第一个特征值 虽然从表面上看,代码二似乎提供了另外一种特征筛选的方法,但是它和代码二的原...
所以在sklearn.feature_selection.SelectKBest中基于卡方chi2,提取出来的比较好的特征变量,可以理解为在所有特征变量里面相对更好的特征,并不是统计里面分类变量与目标变量通过卡方检验得出的是否相关的结果,因此大家在进行特征筛选用到这个api时,要有真实的理解,感觉这点比较重要,分享出来供大家参考...
根据H0得到b、c两格的理论数均为(b+c)/2,对应的配对检验统计量,经过化简后是: x2=(b−c)2/(b+c) 代码实现 statsmodels.stats.contingency_tables中常用的配对卡方的分析使用: tbl.SquareTable 用于分析行列变量类别相同的对称结构方表(近似结果) tbl.mcnemar 用于分析配对四格表(确切概率结果) import nump...