Suponiendo que se trata de un problema de clasificación binaria, donde cada muestra se puede clasificar en clase C1 o clase C2, t-Statistics nos ayuda a evaluar si los valores de una característica particular para la clase C1 son significativamente diferentes de los valores de la misma característica para clase C2. Si esto se cumple, entonces la función puede ayudarnos a diferenciar mejor nuestros datos.
Por ejemplo, ¿el salario de una persona afecta sus posibilidades de obtener un préstamo? Aquí calcularemos la media y la varianza de las siguientes observaciones por separado:
- Salarios de personas cuando se aprobó el préstamo
- Salarios de personas cuando el préstamo no fue aprobado
y luego usaremos t-stats para verificar si estas dos muestras son significativamente diferentes o no.
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t- Las estadísticas se calculan usando:
donde [math] u_ {ij} [/ math] denota la media de la característica i-ésima [math] X_i [/ math] para la clase [math] C_j [/ math] y [math] sigma_ {ij} [/ math] denota la desviación estándar de la función i-ésima [matemática] X_i [/ matemática] para la clase [matemática] C_j [/ matemática]. El índice de clase se denota por j, es decir, j = 1 o j = 2.
Después de calcular los valores de t-Statistic para cada característica, clasificamos estos valores en orden descendente para seleccionar la característica importante.
Referencia: un enfoque eficiente de selección de características estadísticas para la clasificación de datos de expresión génica
