特征选择-χ²检验

2023-09-24 27 0

χ²检验用来检验两个事件的独立性。

如果A,B两个事件是独立的,则概率P(AB)=P(A)P(B)。

公式如下:

其中:

1)D是数据集

2)t:term,即特征

3)c:class,分类

4)N:在数据集里面观测值的频率

5)E:数学期望

计算方法:

0)前提假设:t与c是独立的

1)首先计算t=xi,c=yi的观测值(观测数量/频率)

Nx,y= xi出现并且yi出现的数量

2)计算数学期望

Ex,y=N(总数量)*P(t=xi)*P(c=yi)    其中假设t,c是独立的。

3)根据计算公式计算得出χ²

4)自由度为分类数-1,通过查表通过χ²查出p-value。

如果对应的p-value很小,则证明假设发生的概率很小,因此推翻原假设,即 t与c是相关的。

如果对应的p-value很大,则证明假设发生的概率很大,因此支持原假设,即t与c是无关的。

例子参考:

https://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/52993427

代码编程
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