分类数据的
拟合优度检验
独立性检验
分类数据的
拟合优度检验
前面我已经写了关于几种常见的假设检验内容，而
检验主要是测试样本分类数据的分布是否符合预期分布。相信大家如果学过高中生物，都知道孟德尔——遗传学之父，当时他根据颜色和形状把豌豆分为四类：黄圆、绿圆、黄皱和绿皱.孟德尔根据遗传学原理判断这四类的
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2024-04-14 00:24:26
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1、移除低方差的特征(Removing features with low variance)VarianceThreshold 是特征选择中的一项基本方法。它会移除所有方差不满足阈值的特征。默认设置下，它将移除所有方差为0的特征，即那些在所有样本中数值完全相同的特征。这里的方差是特征值的方差，当特征值都是离散型变量的时候这种方法才能用，如果是连续型变量，就需要将连续变量离散化之后才能用
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2023-10-11 16:05:40
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# Python 特征选择中的卡方检验
特征选择是机器学习中一个重要的步骤，它帮助我们从大量特征中筛选出对模型预测最为重要的特征，进而提升模型的性能。卡方检验（Chi-Squared Test）是一种常用的特征选择方法，适用于处理分类问题中的特征。
## 什么是卡方检验？
卡方检验用于判断两个分类变量之间的独立性。它通过比较观察到的频数和期望的频数，来检测变量间是否存在统计学上的显著关系。具
Python有包可以直接实现特征选择，也就是看自变量对因变量的相关性。今天我们先开看一下如何用卡方检验实现特征选择。 1. 首先import包和实验数据： from sklearn.feature_selection import SelectKBest from sklearn.feature_s
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2021-06-19 18:49:00
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卡方检验，统计学的方法，现在机器学习看变量的时候也会用到。 很多不知道的人，一听到这个名词，会马上联想到， 啊？还要拿张卡来检验吗？ 其实卡方检验是英文Chi-Square Test 的谐音。在大数据运营场景中，通常用在某个变量(或特征)值是不是和应变量有显著关系。 我常听到运营和分析师这样的对话，
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2021-06-19 18:41:00
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# Python卡方特征检测
卡方特征检测是一种常用的统计方法，用于确定两个分类变量之间是否存在相关性。在机器学习中，我们可以使用卡方特征检测来选择与目标变量相关的特征。本文将介绍卡方特征检测的原理、应用场景以及如何在Python中使用。
## 1. 卡方特征检测的原理
卡方特征检测是通过计算观察值与期望值之间的差异来确定两个分类变量之间的相关性。在进行卡方特征检测之前，我们需要建立一个假设
原创
2023-09-10 08:00:26
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统计里面的卡方检验卡方检验主要是用来进行 分类变量（离散变量）的关联性、相关性分析，其根本思想就是在于比较理论频数和实际频数的吻合程度或拟合优度问题。在统计学里面最经典就是四方格检验，下面列举一个例子，让大家对卡方检验有一个真实的认识： 现在我们有一些样本，每个人是否喝牛奶，以及是否感冒，形式如下（只截图了一部分），现在我们想知道，是否喝牛奶 对 是否感冒有影响，根据我们的常识判断，喝牛奶可以增强
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2023-08-04 13:47:06
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一 单样本t检验“超级引擎”是一家专门生产汽车引擎的公司，根据政府发布的新排放要求，引擎排放平均值要低于20ppm，（ppm是英文百万分之一的缩写，这里我们只要理解为是按照环保要求汽车尾气中碳氢化合物要低于20ppm）。公司制造出10台引擎供测试使用，每一台的排放水平如下：15.6 16.2 22.5 20.5 16.4 19.4 16.6 17.9 12.7 13.9问题：公司生产
特征处理完成之后，用sklearn中的SelectKBest方法选择最佳特征：from sklearn.feature_selection import SelectKBest0 什么是卡方检验卡方检验主要用于分类变量之间的独立性检验，换言之，就是检验两个变量之间有没有关系。例如，研究学历对收入的影响是否显著性；男性或者女性对线上买生鲜食品有没有区别；不同的治疗方法是否有明显效果。基本思想是根据样
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2023-08-09 14:29:25
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卡方检验在统计分析阶段的假设检验中提及到了卡方检验，是针对总体方差的检验卡方检验的主要用途两个率或两个构成比比较的卡方检验多个率或多个构成比比价的卡方检验分类资料的相关分析卡方检验的基本原理H0：观察频数与期望频数没有差别 其原理为考察基于H0的理论频数分布和实际频数分布间的差异大小，据此求出相应的P值。卡方统计量的理解：当观察频数与期望频数完全一致时，卡方值为0观察频数与期望频数越接近，两者之间
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2023-11-12 15:47:52
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1.关于特征选择简单来说，特征选择就是在你使用机器学习算法之前，通过相关处理来选择与你的预测变量或者输出结果，最有用或最相关的那些特征。它是特征工程的一部分，在机器学习中，我们通常会面临非常多的特征变量，几十个甚至上百个。对于这些特征，一方面全部纳入机器学习算法中会导致计算机开销很大，影响训练效率，另一方面，部分特征并不与预测变量有太大相关，纳入算法中反而会降低模型的准确性，特别是在线性回归、逻辑
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2023-09-22 09:06:42
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在数据分析和机器学习中，特征选择是至关重要的一步。特别是在处理高维数据时，使用卡方分布进行特征筛选能够有效地提高模型的性能和可解释性。本文将详细记录如何使用 Python 进行卡方分布特征筛选的过程。
作为背景信息，卡方检验主要用于判断两个分类变量之间是否存在显著的相关性，在特征选择中被广泛应用。通过检查每个特征与标签之间的关系，可以筛选出那些与目标变量高度相关的特征。以下是我整理的 Pytho
Java 类名：com.alibaba.alink.operator.batch.feature.ChiSqSelectorBatchOp Python 类名：ChiSqSelectorBatchOp 功能介绍 针对table数据，进行特征筛选 参数说明 名称 中文名称 描述 类型 是否必须？ 默认
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2021-06-18 23:09:00
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场景在规则制定时，面对连续型变量，往往需要选取一个阈值，用以界定好坏客户，比如：这个10 就是我们需要事先给定的一个值，那是根据什么来定10，而不是9,8,11,15等其他值。 原理假定目前已经有一定的样本数据： 根据“3个月多头数”、“是否坏客户”整理后如下：现在我们可以设定一个值k∈(0,n)，k为整数，将3个月多头数分成2个部分[0,k)和[k,n]。因此上表可以转换成2
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2024-01-17 10:51:18
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# 特征选择的Python实现
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够教你如何实现特征选择的过程。特征选择是机器学习中非常重要的一步，它能够帮助我们从大量的特征中选择出对目标变量有重要影响的特征，提高模型的性能和效率。
## 流程概述
下面是特征选择的整个流程，我们将一步一步地进行实现：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据预处理 |
| 2 | 特征选择方
原创
2023-08-03 06:33:38
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Java 类名：com.alibaba.alink.operator.batch.feature.VectorChiSqSelectorBatchOp Python 类名：VectorChiSqSelectorBatchOp 功能介绍 针对vector数据，进行特征筛选 参数说明 名称 中文名称 描 ...
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2021-06-18 23:20:00
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import sys
import numpy as np
import pandas as pd
import math
import os
from tqdm import tqdm
pd.set_option('display.float_format', lambda x: '%.3f' % x)
"""
1.自定义缺失值处理函数
1.1 缺失值计算
"""
def
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2024-04-09 16:10:02
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本文相对原文有删减和增加一些自己的理解。其实卡方检验是英文Chi-Square Test 的谐音。在大数据运营场景中，通常用在某个变量(或特征)值是不是和应变量有显著关系。01 什么是卡方检验：卡方检验就是检验两个变量之间有没有关系。卡方检验可以检验男性或者女性对线上买生鲜食品有没有区别；不同城市级别的消费者对买SUV车有没有什么区别；如果有显著区别的话，我们会考虑把这些变量放到模型或者分析里去。
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2024-02-26 20:26:09
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目录1 遗传算法特征选取基本原理2. 适应度函数选择和环境要求（1）适应度函数选择（2）依赖的第三方工具包3. python实现1 遗传算法特征选取基本原理遗传算法特征选择的基本原理是用遗传算法寻找一个最优的二进制编码, 码中的每一位对应一个特征, 若第i位为“1”, 则表明对应特征被选取, 该特征将出现在估计器中, 为“0”, 则表明对应特征未被选取,该特征将不出现在分类器中。其基本步骤为:(1
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2023-09-19 22:19:56
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之前已经介绍的变量分析： ①相关分析：一个连续变量与一个连续变量间的关系。 ②双样本t检验：一个二分分类变量与一个连续变量间的关系。 ③方差分析：一个多分类分类变量与一个连续变量间的关系。 本次介绍： 卡方检验：一个二分分类变量或多分类分类变量与一个二分分类变量间的关系。 如果其中一个变量的分布随着另一个变量的水平不同而发生变化时，那么两
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2023-10-23 19:45:47
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