检验和平衡训练集和测试集后进行卡方检验（Python实现）

墨如夜色

于 2023-09-07 01:11:33 发布

阅读量115

点赞数 1

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签： python 开发语言 Python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/DevForge/article/details/132728141

159 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

本文详细介绍了如何在机器学习中使用Python进行训练集和测试集的平衡检查，以及如何在平衡后执行卡方检验来评估两个分类变量间的关联性。通过数据集划分、水平分布比较和卡方检验，确保了分析的准确性。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

检验和平衡训练集和测试集后进行卡方检验（Python实现）

简介
在机器学习和统计分析中，卡方检验是一种用于检验两个分类变量之间是否存在相关性的常用方法。在进行卡方检验之前，我们需要确保训练集和测试集的水平是平衡的，以避免引入偏差。本文将介绍如何使用Python进行训练集和测试集的平衡检验，并在平衡后进行卡方检验。

步骤1：导入所需的库
首先，我们需要导入一些Python库，包括numpy用于数组操作，pandas用于数据处理，scipy用于统计分析，以及sklearn用于数据集划分。

import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.stats import chi2_contingency
from sklearn.model_selecti

了解本专栏