t检验在机器学习的特征筛选中扮演重要角色，通过比较不同类别间特征均值差异选择重要特征。Python中scipy库的ttest_ind函数可用于实现此功能，代码示例展示了如何计算t值和p值，依据显著性水平（如0.05或0.01）选择特征。这种方法简化模型并降低成本。
t检验在特征筛选中的应用与Python实现
特征筛选是机器学习中非常重要的一环，它可以选择对模型性能影响最大的子集，从而降低模型的复杂度和计算成本。t检验是一种经典的特征筛选方法，它可以通过计算不同类别之间的均值差异来判断特征的重要性，从而进行特征选择。
在Python中，我们可以使用scipy库中的ttest_ind函数来实现t检验。下面是一个简单的示例代码：
from scipy.stats import ttest_ind
def t_test_feature_selection(X, y, threshold=0.05):
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