卡方检验的特征选择

最新推荐文章于 2025-02-17 22:21:51 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 卡方检验 特征筛选
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卡方检验在特征选择中用于判断特征与目标变量之间的关联性。通过计算实际值与理论值的偏差，评估特征的重要性。在新闻标题分析案例中，检验了'吴亦凡'这个词与新闻是否为娱乐新闻的关联，发现两者并非独立无关，从而说明卡方检验能揭示潜在的统计差异。

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卡方检验是特征选择中常用的算法之一。

  1. 卡方分布(chi-square distribution)：

    定义：若k个独立的随机变量 z 1 , z 2 , … , z k z_1,z_2,…,z_k z1​,z2​,…,zk​,且 z i z_i zi​~ N ( 0 , 1 ) N(0,1) N(0,1)(i=1,2,…,k), 则这k个随机变量的平方和 Z = z 1 2 + z 2 2 + … + z k 2 Z=z_1^2+z_2^2+…+z_k^2 Z=z12​+

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机器学习之特征选择-卡方选择器
学习中
12-04 1266
当自由度为1时，卡方分布式一个倾斜的曲线，当自由度逐渐增大是，卡方分布逐步变的平缓。：可以看出当观察值和理论值十分接近的时候，也就是我们做的假设是正确的时候，χ2的值就越趋近于0，也就是说我们计算的偏差越小，那么假设值就越可能是对的，反之偏差值越大，假设值就越不准确。：指的是在特征向量中选择出那些“优秀”的特征，组成新的、更“精简”的特征向量的过程。其中：A 为观察值，E为理论值，k为观察值的个数，最后一个式子实际上就是具体计算的方法了 n 为总的频数，p为理论频率，那么n*p自然就是理论频数（理论值）。
特征选择之卡方检验
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踏入代码与智能交织的奇妙世界，我是小辉同志。在这片技术天地里，C++ 是我探索底层逻辑、雕琢高效算法的利刃，每一段精心编写的代码都是通往优化之路的基石。而人工智能，则宛如闪耀星辰，引领我不断钻研机器学习、深度学习等前沿领域，探寻智能的奥秘。
03-04 124
特征选择在机器学习和数据挖掘领域起着至关重要的作用，它帮助我们从大量的特征中挑选出对目标变量有重要影响的特征，提高模型的性能和泛化能力。卡方检验是一种常用的特征选择方法之一，它通过统计目标变量和特征之间的相关性来判断特征的重要性。
文本分类入门（十）特征选择算法之开方检验
bluenight专栏
10-27 3725
前文提到过，除了分类算法以外，为分类文本作处理的特征提取算法也对最终效果有巨大影响，而特征提取算法又分为特征选择和特征抽取两大类，其中特征选择算法有互信息，文档频率，信息增益，开方检验等等十数种，这次先介绍特征选择算法中效果比较好的开方检验方法。大家应该还记得，开方检验其实是数理统计中一种常用的检验两个变量独立性的方法。（什么？你是文史类专业的学生，没有学过数理统计？那你做什么文本分类？在这捣
机器学习数学基础：28.卡方检验
m0_65104419的博客
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卡方检验
卡方检验特征选择
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参考： https://segmentfault.com/a/1190000003719712 http://blog.youkuaiyun.com/shuzfan/article/details/52993427 卡方检验，或称x2检验，是一种常用的特征选择方法，尤其是在生物和金融领域。χ2 用来描述两个事件的独立性或者说描述实际观察值与期望值的偏离程度。χ2值越大，则表明实际观察值与
利用卡方检验进行特征选择
读万卷书 行万里路
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1 卡方检验 卡方检验就是统计样本的理论频次和实际频次的吻合程度或拟合优度。卡方值越大，二者偏离程度就越大。卡方值为0，则表明与理论值完全相符。其计算公式如下：
特征筛选方法--卡方检验
weixin_44820355的博客
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卡方检验在一般情况下，卡方检验是针对于离散变量的独立性检验，卡方检验的零假设为两个离散变量相互独立。很明显，如果我们将其用于标签和特征的判别，就能借此判断某特征和标签是不是独立的，如果是，则说明特征对标签的预测毫无帮助。因此在很多时候，卡方检验都是非常重要的剔除无关特征的方法.Step1.提出假设。...
4、特征选择(filter)：卡方检验特征筛选
qq_34120015的博客
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卡方检验特征筛选一、卡方检验（Chi-Squared Test）介绍1.1、提出假设1.2、采集数据1.4、设计统计量1.5、事件发生概率计算与统计推断1.6、 通过设置显著性水平进行特征筛选二、 应用2.1、离散变量的卡方检验2.2、连续变量的卡方检验 一、卡方检验（Chi-Squared Test）介绍   通常情况下，卡方检验是针对于离散变量的独立性检验，卡方检验的零假设为两个离散变量相互独立。在特征选择中其用于标签和特征的判别，就能借此判断某特征和标签是不是独立的，如果是，则说明特征对标签的预测毫无
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卡方检验（Chi-square test），又称为χ²检验，是一种统计学上的假设检验方法，用于判断两个分类变量之间是否存在关联性。在实际应用中，它常用于数据分析、医学研究、市场调查等领域。Matlab作为一款强大的数值...
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卡方分布若n个相互独立的随机变量X1X_1、X2X_2、…\ldots、XnX_n，均服从标准正态分布（也称独立同分布于标准正态分布），则这n个随机变量的平方和Q=∑ni=1X2iQ=\sum_{i=1}^nX_i^2构成一个新的随机变量，其分布规律称为卡方分布或χ2\chi^2分布（chi-square distribution），其中参数n为自由度，记为Q∼χ2Q\sim\chi^2。 图片
特征选择 卡方检验
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转自：https://my.oschina.net/u/1779843/blog/889694 卡方检验（chi square test）能够是一种假设性检验的方法，它能够检验两个分类变量之间是否是独立无关的。它通过观察实际值和理论值的偏差来确定原假设是否成立，它按照以下步骤来检验两个分类变量是否是独立的。 无关性假设 假如，有了一些新闻文章，这些新闻的文章已经标好了类别，所以可以得...
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卡方检验是特征选择中常用的算法之一。 （1）      卡方分布(chi-square distribution)： 定义：若k个独立的随机变量z1,z2,…,zk,并且符合标准正太分布N(0，1), 则这k个随机变量的平方和 为服从自由度为k的卡方分布，记为：x~x2(k) 卡方分布的期望：E(x2)=n, 方差：D(x2)=2n, n为分布的自由度 （2）      卡方检验 思
机器学习（十五） 特征选择-卡方选择器
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一、公式 卡方检验的基本公式，也就是χ2的计算公式，即观察值和理论值之间的偏差 其中：A 为观察值，E为理论值，k为观察值的个数，最后一个式子实际上就是具体计算的方法了 n 为总的频数，p为理论频率，那么n*p自然就是理论频数（理论值） 二、相关概念 卡方分布：可以看出当观察值和理论值十分接近的时候，也就是我们做的假设是正确的时候，χ2的值就越趋近于0，也就是说我们计算的偏差越小，那么假设值就...
卡方检验用于特征选择(二)
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卡方检验用于检验观测到的数据是否服从特定多项分布。假设一组数据样本 即有2个整数"1"，2个整数"2"和1个整数"3"。如果要判断这个多项分布的概率是否等于，便需要使用卡方检验了。卡方检验的主要步骤如下:       步骤1. 建立零假设和备选假设。 并限定显著性水平为。      
【漫话机器学习系列】023.特征选择中的卡方应用（Chi-Squared For Feature Selection）
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12-27 821
卡方检验（Chi-Squared Test）是一种用于特征选择的统计方法，特别适合离散型数据。通过评估特征与目标变量之间的依赖性，它可以帮助识别对目标变量最有影响力的特征。卡方检验是一种简单高效的特征选择方法，适合离散型数据的分类任务。通过衡量特征与目标变量的依赖性，能够帮助快速筛选出对模型效果最有影响的特征。结合其他特征选择方法（如互信息、信息增益等），可以进一步提升特征工程的效果。
python卡方检验特征选择
04-05
卡方检验是一种用来检验两个分类变量之间是否有关联的方法。在特征选择中，卡方检验可以用来评估每个特征与目标变量之间的关联程度，从而选择与目标变量最相关的特征。 在python中，可以使用scikit-learn库中的SelectKBest类和chi2函数来进行卡方检验特征选择。具体步骤如下： 1. 导入所需的库： ```python from sklearn.feature_selection import SelectKBest from sklearn.feature_selection import chi2 ``` 2. 准备数据集，将特征和目标变量分别存放在X和y中。 3. 使用SelectKBest类和chi2函数对特征进行选择，选择k个最好的特征： ```python # 选择k个最好的特征 selector = SelectKBest(chi2, k=k) selector.fit(X, y) ``` 其中，k是要选择的特征数，X是特征矩阵，y是目标变量。 4. 输出选择的特征： ```python # 打印选择的特征 mask = selector.get_support() new_features = [] # 存放选择的特征 for bool, feature in zip(mask, features): if bool: new_features.append(feature) print(new_features) ``` 其中，features是原始特征的名称或索引。 通过以上步骤，就可以使用卡方检验进行特征选择了。需要注意的是，卡方检验只能用于处理分类变量，如果特征是连续变量，需要先将其离散化。
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