F1スコアの違いをテストする方法<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />こんにちは、みんな、
F1スコアを測定することによって、いくつかのデータセットでいくつかの分類モデル（たとえば、BayesNet、Random Forrest）のパフォーマンスを評価しました（ F1スコア - ウィキペディア、フリー百科事典私のデータは、それゆえに次の列：分類モデル、データセット、Ｆ１スコア。
今、私はテストしたい：
1）予測子間に統計的な違いがあります。
2）最良の予測子と他のすべての予測子との間には統計的な違いがあります。
私のアプローチはそうすることです：
- y = x、x =分類モデルでxにxを合わせる
- ノンパラメトリックWilcoxon検定：これはポイント1に答えます。
- ノンパラメトリック多重比較：Wilcoxon検定：これはポイント2に答えます。
しかし、私はWilcoxon以外のテストを見ます、そして、私がしていることが正しいかどうか疑問に思います。
ご協力いただきありがとうございます、
分割する
再：どのようにF1スコアの違いをテストするのですか？こんにちはDavide、
あなたのアプローチは妥当だと思います。
もう1つの方法は、Oneway>手段の比較> With Best、Hsu MCBです。これは、X変数の各レベルが「最高」レベルと大幅に異なるかどうかをテストする多重比較手順です。出力は、すべてのレベルを最大値および最小値と比較するためのp値を示します。
JMPのFit Y by Xプラットフォームのオプションに関する情報はここにあります。平均値を比較する
ベスト、
マイケル
