Paired T 다른 변수 집합에 대한 테스트

Question

다른 변수/특성 집합에 대한 기계 학습 알고리즘의 결과를 비교하지만 동일한 샘플을 비교하는 것이 합리적입니까?

다른 변수/속성 그룹을 비교하여 가장 효율적인 변수/속성 그룹을 찾습니다. 일반적으로 t- 테스트를 사용하면 다른 변수가 동일한 변수에 대해 다른 결과를 갖는지 비교할 수 있습니다. 그 반대로 할 수 있습니까?

Answer 1

하나의 샘플에서 파생 된 두 값을 비교하려는 경우 하나의 샘플 t- 검정을 사용할 수 있습니다.

그러나 두 개 이상의 값을 비교하려면 여러 비교 문제로 인해 t- 검정을 사용하면 안됩니다. 기본적으로 이는 단지 더 높은 t- 검정을 계산할 때 유형 1 오류를 얻을 수있는 기회라는 것을 의미합니다. 피하기 위해 반복적 인 ANOVA 대책 비교 (예 : Bonferroni)를 계산할 수 있습니다.