1.boruta源代码中涉及到的假源二项分布假设检验
2.站长俱乐部新闻发布系统产品发展
boruta源代码中涉及到的二项分布假设检验
假设检验是概率统计学中的基础,它基于小概率事件反证法思想,码站用于验证样本数据对总体假设是源码否可信。如果观察到的骗局样本特征与原假设大相径庭,这促使我们怀疑原假设的假源真实性,并可能拒绝之。码站谭聊源码
在Boruta算法中,源码特征保留与否通过0-1编码反映。骗局为了探究最终特征选择是假源纯随机性影响结果,自然想到应用二项分布假设检验。码站算法内部在每轮迭代时执行此检验,源码以确认选择结果并非纯粹基于偶然性。骗局
通过引入Bonferroni校正,假源Boruta算法对每次假设检验应用更加严格的码站显著性水平,确保在多轮检验中不因偶然性导致误判。源码原假设显著性水平为0.时,次检验要求显著性为0./=0.,这在一定程度上过于苛刻,易导致弱关联性特征被错误删除。
Boruta通过调整假设检验的显著性水平,引入了更灵活的c 游戏引擎源码FDR(False Discovery Rate)方法。其中,FDR的计算使用Bonferroni Holm修正法(BH检验),以确保检测的差异性不被随机性误判。举例来说,若总共有6次检验结果需要校正,按照α=0.,第四次检验的P值小于α*k/m(其中k=4,m=6)条件,表明排名第一至第四的检验结果为显著差异。
Boruta的docker源码分析 六源代码简单明了,通过计算累计分布函数(CDF)以评估特征重要性的分布情况。特征选择的过程既包含单轮迭代内的概率分析,也涉及多次迭代的校正策略。最终,通过比较C值与设定的显著性阈值alpha(默认0.),来决定是否接受或拒绝特征。
Boruta算法中的二项分布假设检验及其后续的校正方法,共同作用于确保特征选择过程的可靠性与严谨性。理解此流程的完整步骤需要对二项分布假设检验以及FDR的计算逻辑有深入的掌握,源代码提供了直观的c 源码修改教程操作指南,辅助用户高效实现这一复杂而关键的任务。
站长俱乐部新闻发布系统产品发展
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