训练集与测试集的阳性阴性p值计算方法Python实现

训练集与测试集的阳性阴性p值计算方法Python实现

在机器学习领域，常常需要将数据划分为训练集和测试集。其中，阳性和阴性样本的比例也是非常重要的指标之一。在模型训练和测试过程中，我们需要了解阳性和阴性样本之间的差异，以便更好地评估模型的性能。

本文将介绍如何使用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：

import numpy as np
from scipy.stats import ttest_ind

接下来，我们可以生成一组随机数据来模拟训练集和测试集：

# 生成随机数据，假设训练集有100个样本，测试集有50个样本
train_data = np.random