训练测试集阳性阴性的p值计算（Python）

训练测试集阳性阴性的p值计算（Python）

在机器学习和统计学中，我们经常需要评估分类模型的性能。其中一个常见的度量标准是p值，它用于衡量分类模型在训练集和测试集上的性能差异。在本文中，我们将介绍如何使用Python计算训练集和测试集的阳性阴性p值。

首先，我们需要导入所需的库。在这个例子中，我们将使用NumPy和SciPy库来进行计算。如果您还没有安装这些库，可以使用以下命令进行安装：

pip install numpy scipy

接下来，我们将生成一个示例数据集来演示如何计算p值。假设我们有一个二分类问题，其中包含100个样本，每个样本有两个特征。我们使用NumPy的随机函数生成这些样本：

import numpy as np

np.random.seed(0