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最近，我使用sklearn(一个python机器学习库)做了一个短文本分类任务。我发现 SelectKBest 类可以选择 K 个最好的特征。然而，SelectKBest 的第一个参数是一个分数函数，它“接受两个数组 X 和 y，并返回一对数组(分数，pvalues)”。我知道得分，但 pvalues 的含义是什么？
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最近，我使用sklearn(一个python机器学习库)做了一个短文本分类任务。我发现 SelectKBest 类可以选择 K 个最好的特征。然而，SelectKBest 的第一个参数是一个分数函数，它“接受两个数组 X 和 y，并返回一对数组(分数，pvalues)”。我知道得分，但 pvalues 的含义是什么？
最佳答案
一般来说，p 值表示在原假设下给定结果或更极端结果的可能性有多大。在您的特征选择案例中，零假设类似于此特征不包含有关预测目标的信息，其中没有信息可以从评分的意义上解释方法:如果您的评分方法测试例如单变量线性交互(f_classif、f_regression in sklearn.feature_selection 是您的评分函数的选项)，那么零假设表明这种线性交互是不存在。
TL;DR 特征选择分数的 p 值表示如果此变量与目标。
另一个一般性陈述:分数越大越好，p 值越小越好(并且损失越小越好)
关于python - 由特征选择(即 chi2 方法)产生的 p 值的含义是什么？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/23677734/
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