1.boruta源代码中涉及到的播放播放二项分布假设检验

boruta源代码中涉及到的二项分布假设检验

       假设检验是概率统计学中的基础，它基于小概率事件反证法思想，源码用于验证样本数据对总体假设是器源否可信。如果观察到的播放播放辅助盘源码样本特征与原假设大相径庭，这促使我们怀疑原假设的源码真实性，并可能拒绝之。器源

       在Boruta算法中，播放播放特征保留与否通过0-1编码反映。源码为了探究最终特征选择是器源纯随机性影响结果，自然想到应用二项分布假设检验。播放播放算法内部在每轮迭代时执行此检验，源码linux 脚本源码以确认选择结果并非纯粹基于偶然性。器源

       通过引入Bonferroni校正，播放播放Boruta算法对每次假设检验应用更加严格的源码显著性水平，确保在多轮检验中不因偶然性导致误判。器源原假设显著性水平为0.时，java rssi测距 源码次检验要求显著性为0./=0.，这在一定程度上过于苛刻，易导致弱关联性特征被错误删除。

       Boruta通过调整假设检验的显著性水平，引入了更灵活的android关机闹铃 源码FDR（False Discovery Rate）方法。其中，FDR的计算使用Bonferroni Holm修正法（BH检验），以确保检测的差异性不被随机性误判。举例来说，若总共有6次检验结果需要校正，qq签名网站源码按照α=0.，第四次检验的P值小于α*k/m（其中k=4，m=6）条件，表明排名第一至第四的检验结果为显著差异。

       Boruta的源代码简单明了，通过计算累计分布函数（CDF）以评估特征重要性的分布情况。特征选择的过程既包含单轮迭代内的概率分析，也涉及多次迭代的校正策略。最终，通过比较C值与设定的显著性阈值alpha（默认0.），来决定是否接受或拒绝特征。

       Boruta算法中的二项分布假设检验及其后续的校正方法，共同作用于确保特征选择过程的可靠性与严谨性。理解此流程的完整步骤需要对二项分布假设检验以及FDR的计算逻辑有深入的掌握，源代码提供了直观的操作指南，辅助用户高效实现这一复杂而关键的任务。