来自:https://mp.weixin.qq.com/s/_UTKNcOgKQcCogk2C2tsQQ 正负样本数据集符合独立同分布是构建机器学习模型的前提,从概率的角度 ...
Q Q图可以用于检验样本是否服从正态分布,在Excel里绘制Q Q图步骤如下 参考How do you make Q Q plot in Excel : 排序的数据集 A sorted data set 对数据点排序的序数序列 An ordinal sequence to rank the data points 对数据点执行分位数计算 Perform the quantile calculati ...
2020-05-28 22:48 0 2583 推荐指数:
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,让我们绘制一个基本的曼哈顿图。 我们还可以传入其他图形参数。我们添加一个标题(main=) ...
样本数据集在构建机器学习模型的过程中具有重要的作用,样本数据集包括训练集、验证集、测试集,其中训练集和验证集的作用是对学习模型进行参数择优,测试集是测试该模型的泛化能力。 ...
正态分布进行比较。然后通过观察Q-Q图的结果,我们可以确定给定的分布是否正态分布。 绘制Q-Q图的步 ...
【导读】在之前的《数据挖掘概念与技术 第2章》的文章中我们介绍了Q-Q图的概念,并且通过调用现成的python函数, 画出了Q-Q图, 验证了Q-Q图的两个主要作用,1. 检验一列数据是否符合正态分布 2. 检验两列数据是否符合同一分布。本篇文章将更加全面的为大家介绍QQ图的原理 ...
Q-Q图 Q-Q图是一种散点图,对应于正态分布的Q-Q图,就是由标准正态分布的分位数为横坐标,样本值为纵坐标的散点图. 要利用QQ图鉴别样本数据是否近似于正态分布,只需看QQ图上的点是否近似地在一条直线附近,而且该直线的斜率为标准差,截距为均值. 用QQ图还可获得样本偏度 ...
概述 正态概率图是Q-Q图的一种,Q-Q图全称Quantile-Quantile图,借助Q-Q图可以检验数据的分布情况。 Q-Q图比较的是实际数据的分布情况与理论的偏差,正态概率图是Q-Q图的一种,其比较的是实际数据与正态分布理论点的偏差情况。 正态概率图的原理 假设现在需要从一个正态分布 ...
Q-Q图主要可以用来回答这些问题: 两组数据是否来自同一分布 PS:当然也可以用KS检验,利用python中scipy.stats.ks_2samp函数可以获得差值KS statistic和P值从而实现判断。 两组数据的尺度范围是否一致 两组数据是否有类似的分布形状 前面两个问题 ...