tgoop.com »
United States »
Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение »
Telegram web »
Post 6012
🎯 Понимание T-теста
T-тест — это статистический метод для проверки гипотез, анализа значимости признаков и сравнения моделей машинного обучения.
Типы T-тестов
1️⃣ Одновыборочный:
Сравнивает среднее значение одного набора данных с известным средним значением в популяции.
Пример использования: Проверка, отличается ли средняя метрика производительности модели от заданного базового значения (baseline).
2️⃣ Независимый (двухвыборочный):
Сравнивает средние значения двух независимых групп, чтобы определить, есть ли статистически значимые различия.
Пример использования: Сравнение результатов двух разных моделей или методов предобработки данных.
3️⃣ Парный:
Сравнивает средние значения двух зависимых групп.
Пример использования: Оценка влияния изменений в модели, например, после настройки гиперпараметров или добавления новых признаков.
Ограничения
⚠️ Чувствителен к выбросам, которые могут исказить результаты.
⚠️ Требует предположения о нормальности распределения данных (если выборки малы).
T-тест — это статистический метод для проверки гипотез, анализа значимости признаков и сравнения моделей машинного обучения.
Типы T-тестов
1️⃣ Одновыборочный:
Сравнивает среднее значение одного набора данных с известным средним значением в популяции.
Пример использования: Проверка, отличается ли средняя метрика производительности модели от заданного базового значения (baseline).
2️⃣ Независимый (двухвыборочный):
Сравнивает средние значения двух независимых групп, чтобы определить, есть ли статистически значимые различия.
Пример использования: Сравнение результатов двух разных моделей или методов предобработки данных.
3️⃣ Парный:
Сравнивает средние значения двух зависимых групп.
Пример использования: Оценка влияния изменений в модели, например, после настройки гиперпараметров или добавления новых признаков.
Ограничения
⚠️ Чувствителен к выбросам, которые могут исказить результаты.
⚠️ Требует предположения о нормальности распределения данных (если выборки малы).
👍5❤1🔥1🌚1
tgoop.com/dsproglib/6012
Create:
Last Update:
Last Update:
🎯 Понимание T-теста
T-тест — это статистический метод для проверки гипотез, анализа значимости признаков и сравнения моделей машинного обучения.
Типы T-тестов
1️⃣ Одновыборочный:
Сравнивает среднее значение одного набора данных с известным средним значением в популяции.
Пример использования: Проверка, отличается ли средняя метрика производительности модели от заданного базового значения (baseline).
2️⃣ Независимый (двухвыборочный):
Сравнивает средние значения двух независимых групп, чтобы определить, есть ли статистически значимые различия.
Пример использования: Сравнение результатов двух разных моделей или методов предобработки данных.
3️⃣ Парный:
Сравнивает средние значения двух зависимых групп.
Пример использования: Оценка влияния изменений в модели, например, после настройки гиперпараметров или добавления новых признаков.
Ограничения
⚠️ Чувствителен к выбросам, которые могут исказить результаты.
⚠️ Требует предположения о нормальности распределения данных (если выборки малы).
T-тест — это статистический метод для проверки гипотез, анализа значимости признаков и сравнения моделей машинного обучения.
Типы T-тестов
1️⃣ Одновыборочный:
Сравнивает среднее значение одного набора данных с известным средним значением в популяции.
Пример использования: Проверка, отличается ли средняя метрика производительности модели от заданного базового значения (baseline).
2️⃣ Независимый (двухвыборочный):
Сравнивает средние значения двух независимых групп, чтобы определить, есть ли статистически значимые различия.
Пример использования: Сравнение результатов двух разных моделей или методов предобработки данных.
3️⃣ Парный:
Сравнивает средние значения двух зависимых групп.
Пример использования: Оценка влияния изменений в модели, например, после настройки гиперпараметров или добавления новых признаков.
Ограничения
⚠️ Чувствителен к выбросам, которые могут исказить результаты.
⚠️ Требует предположения о нормальности распределения данных (если выборки малы).
BY Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
Share with your friend now:
tgoop.com/dsproglib/6012