曼惠特尼U检验与特征筛选在Python中的应用

曼惠特尼U检验与特征筛选在Python中的应用

曼惠特尼U检验（Mann-Whitney U test）是一种非参数统计方法，用于比较两个独立样本的差异。它适用于数据不满足正态分布或方差不齐的情况。特征筛选是机器学习和数据挖掘中的一个重要步骤，旨在选择对目标变量具有显著影响的特征。本文将介绍如何使用Python进行曼惠特尼U检验和特征筛选，并提供相应的源代码。

首先，我们需要导入所需的Python库，包括NumPy、Pandas和SciPy：

import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.stats import mannwhitneyu

接下来，我们假设有一个包含两个独立样本的数据集，其中一个样本标记为“Group A”，另一个样本标记为“Group B”。我们的目标是比较这两个样本的某个特征的差异，并进行特征筛选。

首先，加载数据集到Pandas的DataFrame中：