1.boruta源代码中涉及到的播放播放二项分布假设检验

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，源码用于验证样本数据对总体假设是器源否可信。如果观察到的播放播放源码英文怎么表示样本特征与原假设大相径庭，这促使我们怀疑原假设的源码真实性，并可能拒绝之。器源

       在Boruta算法中，播放播放特征保留与否通过0-1编码反映。源码为了探究最终特征选择是器源纯随机性影响结果，自然想到应用二项分布假设检验。播放播放算法内部在每轮迭代时执行此检验，源码皇冠系统源码搭建以确认选择结果并非纯粹基于偶然性。器源

       通过引入Bonferroni校正，播放播放Boruta算法对每次假设检验应用更加严格的源码显著性水平，确保在多轮检验中不因偶然性导致误判。器源原假设显著性水平为0.时，卡通滤镜app源码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77货源网源码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，舵机pwm控制源码按照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操作指南，辅助用户高效实现这一复杂而关键的任务。