В области машинного обучения понимание и использование p-значения является важной частью прогнозирования успеха или неудачи данного алгоритма. Понимание этого статистического измерения может помочь вам стать более опытным в своих моделях машинного обучения и интерпретировать данные, которые они производят. В этом сообщении блога мы более подробно рассмотрим, что такое p-значение, и обсудим, как лучше всего использовать его в ваших проектах машинного обучения.

Что такое P-значение?

P-значение — это статистическая мера, которая помогает вам понять значимость ваших результатов. Он также известен как значение вероятности или предельное значение. Проще говоря, p-значение — это вероятность случайного получения ваших результатов при условии, что нулевая гипотеза верна.

Нулевая гипотеза обычно состоит в том, что ничего интересного не происходит; поэтому, если ваши результаты «статистически значимы», это означает, что они, вероятно, не случайны. P-значение говорит вам, насколько сильны эти доказательства.

Низкое значение p (обычно ≤ 0,05) указывает на убедительные доказательства против нулевой гипотезы, поэтому вы можете отклонить нулевую гипотезу. Высокое значение p (> 0,05) указывает на слабые доказательства против нулевой гипотезы, поэтому вы не можете отклонить нулевую гипотезу.

Как интерпретировать p-значение?

Интерпретация p-значения зависит от:

(1) каков был вопрос вашего исследования; и

(2) указали ли вы односторонний или двусторонний критерий в своем статистическом анализе

Происхождение и предыстория P-значения

Происхождение P-значений можно проследить до ранних работ по статистическому выводу Рональда Фишера, одного из пионеров статистики (Fisher 1925). Современная формулировка P-значений была разработана Ежи Нейманом и Эгоном Пирсоном в их классической статье о статистических тестах (Neyman and Pearson, 1933).

Как рассчитать P-значение?

Чтобы рассчитать p-значение, вам сначала нужно знать нулевую гипотезу. Нулевая гипотеза — это предположение по умолчанию об отсутствии связи между двумя проверяемыми переменными. Альтернативная гипотеза противоположна нулевой гипотезе; в этом случае будет иметь место связь между двумя проверяемыми переменными.

После того, как вы определили, какую гипотезу вы проверяете, вам необходимо рассчитать вероятность получения наблюдаемых результатов, предполагая, что нулевая гипотеза верна. Эта вероятность называется p-значением. Чем ниже p-значение, тем больше у вас доказательств против нулевой гипотезы.

Существует множество способов расчета p-значения, но мы сосредоточимся на двух наиболее распространенных методах: с использованием z-показателя или с использованием t-показателя.

Чтобы рассчитать z-score, используйте следующую формулу:

z = (x — μ) / σ

где x – это наблюдаемая оценка, µ – среднее значение всех оценок при нулевой гипотезе, а σ – стандартное отклонение всех оценок.

Типы тестов, используемых в машинном обучении со значением P

Существует множество тестов, которые можно использовать при работе с p-значением в машинном обучении. Некоторые из наиболее распространенных тестов включают в себя:

  • Т-тест. Это тест, который используется для сравнения двух групп данных. Стьюдентный тест можно использовать, чтобы определить, есть ли существенная разница между двумя группами.
  • ANOVA. Этот тест используется для сравнения трех или более групп данных. ANOVA можно использовать, чтобы определить, есть ли существенная разница между группами.
  • Тест хи-квадрат. Этот тест используется для сравнения двух категориальных переменных. Тест хи-квадрат можно использовать, чтобы определить, есть ли связь между двумя переменными.

Интерпретация результатов с использованием P-значения в машинном обучении.

Значение P, или расчетная вероятность, — это статистическая мера, которая помогает нам определить, являются ли наши результаты значимыми. Чтобы понять значение Р.

Проще говоря, если мы проверяем эффективность нового лекарства, нулевая гипотеза будет заключаться в том, что новое лекарство ничем не отличается от плацебо.

В машинном обучении мы используем значения P, чтобы определить, какие функции важны для прогнозирования нашей целевой переменной. Например, предположим, что мы пытаемся предсказать, сдаст ли студент свой выпускной экзамен или нет. Мы можем рассмотреть несколько различных характеристик, таких как возраст, пол, средний балл и т. д., чтобы попытаться предсказать эту целевую переменную.

Преимущества и недостатки использования P-значения для машинного обучения.

P-значения — это статистическая мера, которая количественно определяет силу доказательств за или против данной гипотезы. В машинном обучении их можно использовать для сравнения различных моделей или наборов данных и выбора лучшего из них. Но каковы преимущества и недостатки их использования?

С положительной стороны, значения P могут помочь вам выбрать между различными моделями, предоставляя количественный способ сравнения их производительности. Их также можно использовать для определения вероятности того, что модель будет обобщать обучающие данные на новые, невидимые данные. С другой стороны, значения P могут быть неверно истолкованы и не всегда дают точное представление о том, насколько хорошо модель работает на самом деле.

В целом, использование значений P в машинном обучении имеет как преимущества, так и недостатки. При правильном использовании они могут быть полезным инструментом при принятии решений о том, какую модель использовать. Но важно понимать их ограничения и не слишком полагаться на них при прогнозировании реальных данных.