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
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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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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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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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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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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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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01—抽样分布首先，什么是抽样分布呢？这就涉及到统计量的概念（不含任何未知参数的样本的函数，就叫统计量），统计量的分布，就是抽样分布。抽样分布中，最常用的分布其实是4种：z 分布（即正态分布）、卡方分布、t分布、F分布。每种分布对应假设检验中的一种检验方法，后续讲假设检验的时候再详细讲解。因此这几种分布的知识是后续重要的基础。关于正态分布大家都比较了解，因此重点阐述一下后面的三种分布。02—卡方分
Numerical Recipes 3rd Edition: The Art of Scientific Computing, By William H. Press, Saul A. Teukolsky, William T. Vetterling, Brian P. Flannery 毕竟根据我所瞎理解的大数定理，只要你试足够多的次数，整体来看平均水平就是接近真实值的。所以要想
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2024-02-27 10:13:43
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<此部分理论内容结合统计学教材学习>列联分析1. 收集样本数据产生二维或多维交叉列联表； 2. 对两个分类变量的相关性进行检验（假设检验）pandas.crosstab(index,columns,margins,normalize) - margins默认为False不带合计数据 - normalize=True频率列联表 salary_reform.
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2023-10-10 22:40:08
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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
# 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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卡方检验(chi-square，记为χ2检验)是统计学中常用来计数数据分析的方法，对于总体的分布不作任何假设，因此它属于非参数检验法中的一种。本博文从理论到实际应用去阐述卡方检验，最后用python语言去实现卡方分布的代码。1. 卡方分布卡方检验是基于卡方分布（(chi-square distribution, χ2-distribution)的一种假设检验方法，理论证明，实际观察次数（fo）与理
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2024-01-30 22:20:25
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目录1.卡方分布2. 概率分布表3.卡方检验在ORB-SLAM中的应用 1.卡方分布定义： 设相互独立，且都服从标准正态分布N(0,1),则称随机变量 服从自由度为n的 分布，记为, 其概率密度函数如下所示：2. 概率分布表的概率分布表列出了给定自由度时，大于表中数值的概率；换句话说，给定自由度n，有（1-p)的概率小于表中数值。3.卡方检验在ORB-SLAM中的应用ORB-SLAM在计算重投
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2024-06-24 17:08:20
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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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转自：概率分布之间的距离，顾名思义，度量两组样本分布之间的距离 。1、卡方检验统计学上的χ2统计量，由于它最初是由英国统计学家Karl Pearson在1900年首次提出的，因此也称之为Pearson χ2，其计算公式为 (i=1，2，3，…，k)Ai为i水平的观察频数，Ei为i水平的期望频数，n为总频数，pi为i水平的期望频率。i水平的期望频数Ei等于总频数n×i水平的期望概率pi。
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2024-04-23 13:36:15
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Last updated on 2020-3-12…本篇是上一篇《python特征工程篇》的一个子集，由于内容较多而单独出一篇。(»原文链接)特征选择特征选择是特征工程里的一个重要问题，其目标是寻找最优特征子集。多维特征一方面可能会导致维数灾难，另一方面很容易导致过拟合，因此需要做降维处理，常见的降维方法有 PCA，t-SNE(计算复杂度很高)。比赛中使用PCA效果通常并不好，因为大多数特征含有缺
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2023-10-11 16:40:40
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原标题：Python评分卡建模—卡方分箱今天主要给大家讲讲卡方分箱算法ChiMerge。先给大家介绍一下经常被提到的卡方分布和卡方检验是什么。一、卡方分布卡方分布(chi-square distribution, χ2-distribution)是概率统计里常用的一种概率分布，也是统计推断里应用最广泛的概率分布之一，在假设检验与置信区间的计算中经常能见到卡方分布的身影。卡方分布的定义如下：若k个独
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2023-09-18 06:54:23
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统计学第七周一.知识回顾上周已经学习过正态分布/卡方分布/T分布等知识，但是如何选择那？?正态分布?卡方分布?T分布二.实践1.场景：泰坦尼克号数据，主要是age年龄，Fare价格即船票价格，Embark登船的港口，需要验证数据是否服从正态分布，T分布，卡方分布？具体数据如下：IDAgeFareEmbarked1227.25S23871.2833C3267.925S43553.1S5358.05S
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2024-08-27 14:40:08
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