不同变量集的配对 T 检验
Paired T Test for different variable sets
比较不同 variable/attribute 集合但相同样本的机器学习算法的结果是否有意义？
我正在比较不同的 variable/attribute 组以找到最有效的组。通常，您使用 t 检验来比较另一个样本在相同变量上是否具有显着不同的结果。
我可以反之亦然吗？
如果您想比较从一个样本中得出的两个值，您可以使用单样本 t 检验。
但是，如果您想比较两个以上的值，由于多重比较问题，您不应使用 t 检验。基本上这只是意味着您计算的 t 检验越多，出现 1 类错误的机会就越高。为了避免这种情况，您可以通过成对比较（例如 Bonferroni）计算重复测量方差分析。
比较不同 variable/attribute 集合但相同样本的机器学习算法的结果是否有意义？
我正在比较不同的 variable/attribute 组以找到最有效的组。通常，您使用 t 检验来比较另一个样本在相同变量上是否具有显着不同的结果。 我可以反之亦然吗？
如果您想比较从一个样本中得出的两个值，您可以使用单样本 t 检验。
但是，如果您想比较两个以上的值，由于多重比较问题，您不应使用 t 检验。基本上这只是意味着您计算的 t 检验越多，出现 1 类错误的机会就越高。为了避免这种情况，您可以通过成对比较（例如 Bonferroni）计算重复测量方差分析。