使用SPSS的McNemar检验两种深度学习模型的差异性

2023-12-13 16:04

本文主要是介绍使用SPSS的McNemar检验两种深度学习模型的差异性,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档

使用SPSS的McNemar检验两种深度学习模型的差异性

  • 前言
  • 简述:
  • 一、McNemar检验
    • 1.1来源
    • 1.2 两配对样本的McNemar(麦克尼马尔)变化显著性检验
    • 1.3 适用范围:
    • 1.4 基于对深度学习模型检测下的检测数据要求:
  • 二、使用SPSS的McNemar检验
    • 2.1 前置
    • 2.2 问题定义
    • 2.3 使用SPSS
      • 2.3.1 非参数检验-相关样本
      • 2.3.2 选择要比较的模型
      • 2.3.3 看结果
  • 参考文章:
  • 如有不足,还请各位大佬指正!


前言

前排提示:
我看到好多McNemar检验的文章没有说如何用到深度学习模型检测的,所以自己给自己做个笔记.本身不难,但是很多文章都写的好乱,例如没有解释为什么深度学习模型中留一法,或者单独留出测试集的k折模型只能用McNemar 测试检验模型差异性。以及零假设是什么,为什么要拒绝。
1.不使用python构建McNemar检验代码
2.使用spss的McNemar检验
方便快捷,适合即时使用

简述:

深度学习模型McNemar检验
对于只能执行一次的算法,McNemar 的测试是唯一具有可接受的 I 类错误的测试。
**数据:**两个对比模型的检测结果与样本对比后的结果(0,1)(0,1表征 T or F)
I 型错误是错误地拒绝实际为真的零假设。
零假设: A和B模型在性能上的差异不具有统计学意义,即差异不显著

一、McNemar检验

1.1来源

McNemar 检验是用于配对 名义数据的统计检验。它应用于具有二分特征的2 × 2列联表,具有匹配的主题对,以确定行和列的边际频率是否相等(即是否存在“边际同质性”)。它以Quinn McNemar 的名字命名,他于 1947 年引入了它。该测试在遗传学中的一个应用是用于检测连锁不平衡的传输不平衡测试。

1.2 两配对样本的McNemar(麦克尼马尔)变化显著性检验

McNemar 检验 是 2 * 2 表的配对检验。
McNemar变化显著性检验以研究对象自身为对照,检验其两组样本变化是否显著。
**原假设: 样本来自的两配对总体分布无显著差异。**即我们后面定义的零假设
要求: McNemar变化显著性检验要求待检验的两组样本的观察值是二分类数据,在实际分析中有一定的局限性。

1.3 适用范围:

具体而言,建议在那些被比较的算法只能评估一次的情况下进行测试,例如,在一个测试集上,而不是通过重采样技术重复评估,例如 k 折交叉验证。

对于只能执行一次的算法,McNemar 的测试是唯一具有可接受的 I 类错误的测试。
对于k折交叉验证,有两种纷争,一种是全部数据进行k折,一种是训练集K折,留出单独一份测试集。不能说哪方对哪方错。选择适合数据的就是对。
所以针对单独留出一份测试集的做法,可以按照定义使用McNemar检验

1.4 基于对深度学习模型检测下的检测数据要求:

数据:两个对比模型的检测结果与样本对比后的结果(0,1)(0,1表征 T or F)

要求:两数据配对,数据完整,不可改变数据顺序

二、使用SPSS的McNemar检验

我们需要对问题进行定义,然后再进行检验。

2.1 前置

在统计假设检验中,I 型错误是错误地拒绝实际为真的零假设。
对于只能执行一次的算法,McNemar 的测试是唯一具有可接受的 I 类错误的测试。

2.2 问题定义

问题:两个深度学习模型在同一测试集下的性能是否有差异性
白话,A比B模型优秀,但是我想知道A比B的优秀是具有统计学意义的。
此时的零假设:
A和B模型在性能上的差异不具有统计学意义,即差异不显著

要拒绝零假设,那么我们最后的检验p值要小于0.05
在这里插入图片描述

2.3 使用SPSS

2.3.1 非参数检验-相关样本

在这里插入图片描述

2.3.2 选择要比较的模型

在这里插入图片描述

然后运行

2.3.3 看结果

在这里插入图片描述

拒绝原假设,模型有差异性

参考文章:

ml-mastery-zh/docs/stat/mcnemars-test-for-machine-learning.md at master · apachecn/ml-mastery-zh · GitHub

McNemar’s检验(配对卡方检验):多种操作教程,总有一个适合你! - 知乎 (zhihu.com)
https://zhuanlan.zhihu.com/p/89205077

泛化性能的比较检验-4-McNemar检验(周志华西瓜书解析) - 知乎 (zhihu.com)
https://blog.csdn.net/orDream/article/details/122540099

SPSS详细操作:配对卡方检验(McNemar’s test) (qq.com)
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI2OTQyMzc5MA==&mid=2247490227&idx=1&sn=16788997b4de52293942da8f40feb76c&chksm=eae1df72dd96566418535e93c537f5df90b2fbc2fa6e4702d4a8c0ce502cddec7f9b3d30b6e1&scene=21#wechat_redirect

麦克尼马尔检验(McNemar test)-CSDN博客
https://blog.csdn.net/orDream/article/details/122540099

如有不足,还请各位大佬指正!

这篇关于使用SPSS的McNemar检验两种深度学习模型的差异性的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/489065

相关文章

Java使用Thumbnailator库实现图片处理与压缩功能

《Java使用Thumbnailator库实现图片处理与压缩功能》Thumbnailator是高性能Java图像处理库,支持缩放、旋转、水印添加、裁剪及格式转换,提供易用API和性能优化,适合Web应... 目录1. 图片处理库Thumbnailator介绍2. 基本和指定大小图片缩放功能2.1 图片缩放的

Python使用Tenacity一行代码实现自动重试详解

《Python使用Tenacity一行代码实现自动重试详解》tenacity是一个专为Python设计的通用重试库,它的核心理念就是用简单、清晰的方式,为任何可能失败的操作添加重试能力,下面我们就来看... 目录一切始于一个简单的 API 调用Tenacity 入门:一行代码实现优雅重试精细控制:让重试按我

深度解析Spring Security 中的 SecurityFilterChain核心功能

《深度解析SpringSecurity中的SecurityFilterChain核心功能》SecurityFilterChain通过组件化配置、类型安全路径匹配、多链协同三大特性,重构了Spri... 目录Spring Security 中的SecurityFilterChain深度解析一、Security

Python安装Pandas库的两种方法

《Python安装Pandas库的两种方法》本文介绍了三种安装PythonPandas库的方法,通过cmd命令行安装并解决版本冲突,手动下载whl文件安装,更换国内镜像源加速下载,最后建议用pipli... 目录方法一:cmd命令行执行pip install pandas方法二:找到pandas下载库,然后

MySQL中EXISTS与IN用法使用与对比分析

《MySQL中EXISTS与IN用法使用与对比分析》在MySQL中,EXISTS和IN都用于子查询中根据另一个查询的结果来过滤主查询的记录,本文将基于工作原理、效率和应用场景进行全面对比... 目录一、基本用法详解1. IN 运算符2. EXISTS 运算符二、EXISTS 与 IN 的选择策略三、性能对比

使用Python构建智能BAT文件生成器的完美解决方案

《使用Python构建智能BAT文件生成器的完美解决方案》这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用wxPython构建一个智能的BAT文件生成器,它不仅能够为Python脚本生成启动脚本,还提供了完整的文... 目录引言运行效果图项目背景与需求分析核心需求技术选型核心功能实现1. 数据库设计2. 界面布局设计3

使用IDEA部署Docker应用指南分享

《使用IDEA部署Docker应用指南分享》本文介绍了使用IDEA部署Docker应用的四步流程:创建Dockerfile、配置IDEADocker连接、设置运行调试环境、构建运行镜像,并强调需准备本... 目录一、创建 dockerfile 配置文件二、配置 IDEA 的 Docker 连接三、配置 Do

Android Paging 分页加载库使用实践

《AndroidPaging分页加载库使用实践》AndroidPaging库是Jetpack组件的一部分,它提供了一套完整的解决方案来处理大型数据集的分页加载,本文将深入探讨Paging库... 目录前言一、Paging 库概述二、Paging 3 核心组件1. PagingSource2. Pager3.

python使用try函数详解

《python使用try函数详解》Pythontry语句用于异常处理,支持捕获特定/多种异常、else/final子句确保资源释放,结合with语句自动清理,可自定义异常及嵌套结构,灵活应对错误场景... 目录try 函数的基本语法捕获特定异常捕获多个异常使用 else 子句使用 finally 子句捕获所

深度解析Nginx日志分析与499状态码问题解决

《深度解析Nginx日志分析与499状态码问题解决》在Web服务器运维和性能优化过程中,Nginx日志是排查问题的重要依据,本文将围绕Nginx日志分析、499状态码的成因、排查方法及解决方案展开讨论... 目录前言1. Nginx日志基础1.1 Nginx日志存放位置1.2 Nginx日志格式2. 499