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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# 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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# 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
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
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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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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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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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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## Python实现卡方分箱
卡方分箱是一种常用的特征工程方法，用于将连续变量划分为多个离散的箱体。在机器学习和数据分析中，卡方分箱可以帮助我们处理连续数据，减少数据的复杂性，并提高模型的可解释性。本文将介绍如何使用Python实现卡方分箱。
### 卡方分箱原理
卡方分箱是基于统计学中的卡方检验方法，通过计算每个箱体的卡方值来判断是否需要合并或拆分箱体。卡方检验可用于检验两个分类变量之间
原创
2023-12-26 08:54:52
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1. 信息包含量指标首先，最为通用、且往往用于特征筛选的第一步的特征有效性评估指标，就是特征的信息包含量指标。很明显，且不论所包含信息是否有效，如果特征本身包含信息有限甚至是根本就不包含任何有效信息，则需要在特征筛选的第一个环节就被快速的剔除，以提升后续进行特征有效性识别与筛选的效率。而对于特征所包含信息量的识别也并不复杂，我们可以通过两个指标的计算来进行判断，其一是特征的缺失值所占比例，其二是单
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2024-07-26 09:58:42
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卡方检验是一种用途很广的计数资料的假设检验方法。它属于非参数检验的范畴，主要是比较两个及两个以上样本率( 构成比）以及两个分类变量的关联性分析。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。目录文章一：卡方检验1、数据类型--连续2、数据类型--离散型3、举例3.1、投硬币3.2、电商中消费者的性别和购买生鲜（独立性检验）
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2023-12-24 09:36:51
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# 用 Python 实现卡方分布
## 导言
卡方分布（Chi-squared Distribution）是一种重要的概率分布，在统计学中有广泛的应用。主要用于假设检验、方差分析等多种场景。本文将介绍卡方分布的概念、如何用 Python 来生成卡方分布随机数，并最后展示一个简单的应用示例。
## 什么是卡方分布？
卡方分布是一种连续概率分布，通常用于检验统计数据的适应性。在卡方分布中，变
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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卡方检验是一种用途很广的计数资料的假设检验方法。它属于非参数检验的范畴，主要是比较两个及两个以上样本率( 构成比）以及两个分类变量的关联性分析。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。（更多参考：卡方检验、卡方分布） 不讲过多理论，主要使用 python 实现卡方验证。之前对于元素/特征/属性 异常值的选择情况，可以使用直方图、箱型图、Z分数法等筛选。如&nbs
