为什么我在python中使用ks test时，我的p值等于0，统计等于1？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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一文读懂KaKs

统计出这两条序列直接发生的非同义与同义替换的所有次数，我们就可以观察到序列的变化情况了。接下来就是对数据做些调整了。我已经明白了，现在有了序列的进化情况，为什么还要做调整？...大多数的突变的消失都是随机的，但是我们假设种群大小是N，一个等位基因刚刚通过突变而出现在种群中，那么它在2N个等位基因的种群中固定的可能性是p=1/(2N)（详见遗传漂变）。...所以，在中性进化的背景下，如果我们对密码子的简并性进行矫正后，就应该有一种方法得出非同义突变的次数等于同义突变的次数，即Ka/Ks=1。...因此计算Ka/Ks时，遗传距离较近的序列往往得到的结果更准确。 OK，我已经得到了Ka和Ks值，然后呢？ ? Well，你现在已经有了表征蛋白进化次数的值（Ka）。...Hyphy软件除了提供全局的Ka/Ks计算外，也支持分支位点等各种模型，不过我比较喜欢Hyphy的一点是可以多线程计算。这些软件的使用方法我在之后的推送中出。

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风控ML | 风控模型报告以及上线后需要监控的内容

0202 KS值与各种曲线我们需要描述模型的效果，在风控领域最直接的指标就是KS值，我们一般会认为KS>0.3才具备最基本的上线要求，而且我们要保证训练集、测试集以及跨时间测试集都需要达到标准哦！...，如下图： 2）ROC曲线：ROC曲线又叫Receiver Operating Characteristic曲线，横坐标是FPR，纵坐标时TPR，我们希望TPR越大越好，最好等于1，FPR越小越好，...最好等于0，而这条曲线下面的面积（under the curse），我们叫做AUC。...3）Lift曲线： Lift曲线，简单理解，就是对比在不使用模型的情况下，预测能力提升了多少，其计算公式如下： 0203 模型分组排序性分组排序性在风控模型中的重要性不言而喻了，所以这个指标也是领导需要着重看的...我们对于目标的预测结果，都会在值域0-1之间，而预测值越大则代表越有可能是目标值1。

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HashMap JDK 1.8 深入学习笔录

我个人觉得这样设计有以下几个好处： 1、当数组长度为2的幂次方时，可以使用位运算来计算元素在数组中的下标 HashMap是通过index=hash&(table.length-1)这条公式来计算元素在...2的幂次方时，hash&(length-1)才等价于hash%length，使用位运算可以提高效率。...这里有一个需要注意的点就是在JDK1.8 HashMap扩容阶段重新映射元素时不需要像1.7版本那样重新去一个个计算元素的hash值，而是通过hash & oldCap的值来判断，若为0则索引位置不变，...这就解释了为什么遍历和插入的顺序不一致，不懂的同学请看下图： equasl和hashcode 我在面试中就被问到过HashMap的key有什么限制吗？...equals方法是使用==来比较对象的原生的hashCode值是根据内存地址换算出来的一个值 Person类重写equals方法来根据id判断是否相等，当没有重写hashcode方法时，插入p1后便无法用

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面试再问 HashMap，求你把这篇文章发给他！

我个人觉得这样设计有以下几个好处： “1、当数组长度为2的幂次方时，可以使用位运算来计算元素在数组中的下标 HashMap是通过index=hash&(table.length-1)这条公式来计算元素在...2的幂次方时，hash&(length-1)才等价于hash%length，使用位运算可以提高效率。...这里有一个需要注意的点就是在JDK1.8 HashMap扩容阶段重新映射元素时不需要像1.7版本那样重新去一个个计算元素的hash值，而是通过hash & oldCap的值来判断，若为0则索引位置不变，...这就解释了为什么遍历和插入的顺序不一致，不懂的同学请看下图： ? equasl和hashcode 我在面试中就被问到过HashMap的key有什么限制吗？...equals方法是使用==来比较对象的原生的hashCode值是根据内存地址换算出来的一个值 Person类重写equals方法来根据id判断是否相等，当没有重写hashcode方法时，插入p1后便无法用

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面试再问HashMap，求你把这篇文章发给他！

数据结构 • 在 JDK1.8 中，HashMap 是由数组+链表+红黑树构成 • 当一个值中要存储到 HashMap 中的时候会根据 Key 的值来计算出他的 hash，通过 hash 值来确认存放到数组中的位置...当数组长度为 2 的幂次方时，可以使用位运算来计算元素在数组中的下标 HashMap 是通过 index=hash&(table.length-1) 这条公式来计算元素在 table 数组中存放的下标，...就是把元素的 hash 值和数组长度减1的值做一个与运算，即可求出该元素在数组中的下标，这条公式其实等价于 hash%length，也就是对数组长度求模取余，只不过只有当数组长度为 2 的幂次方时，hash...因此，我们在扩充 HashMap 的时候，不需要像 JDK1.7 的实现那样重新计算 hash，只需要看看原来的 hash 值新增的那个 bit 是 1 还是 0 就好了，是 0 的话索引没变，是 1...，当没有重写 hashcode 方法时，插入 p1 后便无法用 p2 取出元素，这是因为 p1 和 p2 的哈希值不相等。

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【Python数据挖掘】应用toad包中的KS_bucket函数统计好坏样本率、KS值

可以使用Python中自助查看帮助文档的方法，很方便就可以看到这个函数里面有哪些参数，这些参数需要填什么值。...return_splits：是否返回分箱的分割点，如果值等于True则返回，否则不返回，默认不返回。...四、应用KS_bucket函数计算变量的KS值 1 等频分割接着，调用toad库下的KS_bucket函数，设置10等分等频分箱，进行数据统计分析，语句如下： d1=toad.metrics.KS_bucket...第一个数据具体展示如下：可以发现虽然设置了10等分，但是由于数据在切割时0值的占比已经超过了一半，所以把0先分了一箱，总计分了3箱。...) all_woe.to_csv('all_woe_10deg.csv', encoding='gbk') 得到结果如下：至此，在Python中应用toad.metrics.KS_bucket进行数据挖掘已经讲解完毕

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模型评价指标—F1值

最近在参赛时也发现了一个问题，就是算法在训练集上完全拟合(KS=1)，但是到测试集上衰退得比较多，即出现了过拟合的现象。如果对过拟合调参比较有经验的小伙伴，欢迎到公众号中进行沟通交流。...有正在参赛的小伙伴，想讨论赛题的也可以联系我。对于分类模型，在建立好模型后，我们想对模型进行评价，常见的指标有混淆矩阵、F1值、KS曲线、ROC曲线、AUC面积等。...之前阐述了混淆矩阵和KS曲线，本文阐述F1值的原理和Python实现实例，其它指标会在后续文章中详尽阐述，敬请期待。...计算公式如下： R(Recall)=TP/(TP+FN) 则 F1值=2*P*R/(P+R) 思考一个极端情况，所有涉赌涉诈账户的概率都高于正常账户的概率，那意味着我可以找到一个切割点，让P和R都等于1...从上式可以发现，当R不变时，P越大，分母越小，则F1值越大，同理可得R。说明P、R和F1是成正比的。二、用Python如何计算F1值在Python中计算F1值的代码有多种，本文提供两种。

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如何比较两个或多个分布：从可视化到统计检验的方法总结

在较温和的条件下，检验统计量作为学生 t 分布渐近分布。我们使用 scipy 中的 ttest_ind 函数来执行 t 检验。该函数返回检验统计量和隐含的 p 值。...计算 R 和 U 背后的理论如下：如果第一个样本中的值都大于第二个样本中的值，则 R₁ = n₁(n₁ + 1)/2 并且作为结果，U 1 将为零（可达到的最小值）。...在原假设下，两个分布应该是相同的，因此打乱组标签不应该显着改变任何统计数据。可以选择任何统计数据并检查其在原始样本中的值如何与其在组标签排列中的分布进行比较。...那么应该如何解释 p 值？这意味着数据中均值的差异大于置换样本中均值差异的 1–0.0560 = 94.4%。我们可以通过绘制检验统计在排列中的分布与其样本值的分布来可视化。...为了计算检验统计量和检验的 p 值，我们使用 scipy 的卡方函数。

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如何比较两个或多个分布：从可视化到统计检验的方法总结

在较温和的条件下，检验统计量作为学生 t 分布渐近分布。我们使用 scipy 中的 ttest_ind 函数来执行 t 检验。该函数返回检验统计量和隐含的 p 值。...计算 R 和 U 背后的理论如下：如果第一个样本中的值都大于第二个样本中的值，则 R₁ = n₁(n₁ + 1)/2 并且作为结果，U 1 将为零（可达到的最小值）。...在原假设下，两个分布应该是相同的，因此打乱组标签不应该显着改变任何统计数据。可以选择任何统计数据并检查其在原始样本中的值如何与其在组标签排列中的分布进行比较。...那么应该如何解释 p 值？这意味着数据中均值的差异大于置换样本中均值差异的 1–0.0560 = 94.4%。我们可以通过绘制检验统计在排列中的分布与其样本值的分布来可视化。...为了计算检验统计量和检验的 p 值，我们使用 scipy 的卡方函数。

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【统计学基础】从可视化到统计检验，比较两个或多个变量分布的方法总结

在较温和的条件下，检验统计量作为学生 t 分布渐近分布。我们使用 scipy 中的 ttest_ind 函数来执行 t 检验。该函数返回检验统计量和隐含的 p 值。...在原假设下，两个分布应该是相同的，因此打乱组标签不应该显着改变任何统计数据。可以选择任何统计数据并检查其在原始样本中的值如何与其在组标签排列中的分布进行比较。...那么应该如何解释 p 值？这意味着数据中均值的差异大于置换样本中均值差异的 1–0.0560 = 94.4%。我们可以通过绘制检验统计在排列中的分布与其样本值的分布来可视化。...为了计算检验统计量和检验的 p 值，我们使用 scipy 的卡方函数。...Test"); Kolmogorov-Smirnov检验统计量从图中我们可以看出，检验统计量的值对应于收入~650 时的两个累积分布之间的距离。

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时间序列去趋势化和傅里叶变换

在计算傅里叶变换之前对信号去趋势是一种常见的做法，特别是在处理时间序列时。在这篇文章中，我将从数学和视觉上展示信号去趋势是如何影响傅里叶变换的。...傅里叶变换快速回顾我们将使用傅里叶变换的如下定义:对于输入序列x[n]，当n=0到n时，傅里叶变换的第k个系数为以下复数: 常量去趋势序列x[n]可以分解如下:将其写成两个信号的和:“常数部分”等于信号的平均值...使用下面代码绘制所有指数也可以看到为什么它们的和总是为0(除了k=0)。...，分为两部分分解x的傅里叶变换，结果是2个傅里叶变换的和:“可变性”部分的傅里叶变换，以及k=0时等于平均值的系数。...python代码在Python中使用numpy和scipy实现非常简单。 Scipy在它的signal 包中提供了detrend函数，带有一个类型参数来指定我们是想让信号保持常量趋势还是线性趋势。

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新人赛《金融风控贷款违约》避坑指南！

当delimiter='\t'时，被处理文件就是TSV。读取文件的部分（适用于文件特别大的场景）通过nrows参数，来设置读取文件的前多少行，nrows是一个大于等于0的整数。...3.4 查看异常值 3.4.1 检测异常的方法一：均方差在统计学中，如果一个数据分布近似正态，那么大约 68% 的数据值会在均值的一个标准差范围内，大约 95% 会在两个标准差范围内，大约 99.7%...假设自变量有N种取值，因变量有M种取值，考虑自变量等于i且因变量等于j的样本频数的观察值与期望的差距。其统计量如下：χ2=∑(A−T)2T,其中A为实际值，T为理论值。...值在实际操作时往往使用ROC曲线配合求出KS值 from sklearn.metrics import roc_curve y_pred = [0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1...).max() print('KS值：',KS) 在金融风控中一般将用户违约率预测的概率转化为评分卡分数，转化过程常用以下形式： #评分卡不是标准评分卡 def Score(prob,P0=600,

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5种数据同分布的检测方法！

在样本量比较小的时候，KS检验作为非参数检验在分析两组数据之间是否不同时相当常用。具体操作方法如下： 1....实际操作中并不建议自己手写，可以直接调用Python scipy库中封装好的函数： from scipy.stats import ks_2samp ks_2samp(train[col],test[col...]).pvalue 二、Overlap Rate 对于连续型变量我们可以使用KS检验来检测数据分布是否一致，对于类别型变量我们可以对其进行编码然后检测，或者选择通过特征重合率来进行检测，在高基数变量中此方法经常被用到...我简单的理解下哈，大概就是通过一个核函数把一个频率分布直方图搞成平滑的了。具体核函数是啥，问就是不知道，我不是学统计的，自己看看叭。 ?...六、参考为什么要同分布：https://zhuanlan.zhihu.com/p/52530189 KS检验：https://www.cnblogs.com/arkenstone/p/5496761.

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统计学_显著性检验综述

关于自由度定义：构成样本统计量的独立样本观测值的数目或自有变动的样本观测值的数目，用df表示。在计算估计量的统计量时，引进一个统计量就会减少一个自由度。...正态总体方差的假设检验检验1组数据样本的方差是否等于，大于或小于某个值，或者检验两组数据样本的方差的大小情况。其中单样本检验的统计量X2一般服从卡方分布。双样本检测的统计量F一般服从F分布。...例如，在投硬币时，如果以1表示出现的是正面，以0表示出现的是反面，在进行了若干次投币后，将会得到一个以1，0组成的变量值序列。这时可能会分析“硬币出现正反面是否是随机的”这样的问题。...可以直接理解，如果硬币的正反面出现是随机的，那么在数据序列中，许多个1或许多个0连续出现的可能性将不太大，同时，1和0频繁交叉出现的可能性也会较小。...基于上述基本思路，多配对样本的Friedman检验时，首先以行为单位将数据按升序排序，并求得各变量值在各自行中的秩；然后，分别计算各组样本下的秩总和与平均秩。

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KS检验及其在机器学习中的应用

KS检验及其在机器学习中的应用什么是KS检验 Kolmogorov–Smirnov 检验，简称KS检验，是统计学中的一种非参数假设检验，用来检测单样本是否服从某一分布，或者两样本是否服从相同分布。...train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression 如何用Python进行KS检验 Python的scipy.stats...KS检验在机器学习中的应用应用一：判断特征在训练集和测试集上分布是不是相同特征迁移是在机器学习任务中经常碰到的情况，「线上数据的分布跟离线数据的分布情况不一致」，这就导致模型的泛化能力不足。...这里每一个特征都通过了KS检验（这里显然是可以通过的hhh）应用二：判断二分类模型能否将正负样本很好的分开在信用评分领域，会使用KS统计量衡量二分类模型分类正负样本的能力。...在测试集上，将模型对y_true=1的样本的输出概率值作为data1，对y_true=0的样本的输出概率值作为data2，计算两个分布的KS统计量。我们用 lr 拿上面的数据做个例子。

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独家｜使用Python进行机器学习的假设检验（附链接&代码）

作者给出了假设检验的解读与Python实现的详细的假设检验中的主要操作。也许所有机器学习的初学者，或者中级水平的学生，或者统计专业的学生，都听说过这个术语，假设检验。...我将简要介绍一下这个当我学习时给我带来了麻烦的主题。我把所有这些概念放在一起，并使用python进行示例。在我寻求更广泛的事情之前要考虑一些问题 —— 什么是假设检验？我们为什么用它？...假设检验是统计学中必不可少的过程。假设检验评估关于总体的两个相互排斥的陈述，以确定样本数据最佳支持哪个陈述。当我们说一个发现具有统计学意义时，这要归功于一个假设检验。 3、什么是假设的基本条件？...= 80％的组织采用单尾和双尾图像 P值：P值或计算概率是当研究问题的零假设（H 0）为真时，找到观察到的或更极端的结果的概率 —— “极端”程度的定义取决于假设如何被检测。...如果您的P值小于选定的显着性水平，那么就拒绝原假设，即接受样本提供合理的证据来支持备选假设。它并不意味着“有意义”或“重要”的差异;这是在考虑结果的真实相关性时决定的。

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常用连续型分布介绍及R语言实现

分布检验 Shapiro-Wilk正态分布检验: 用来检验是否数据符合正态分布，类似于线性回归的方法一样，是检验其于回归曲线的残差。该方法推荐在样本量很小的时候使用，样本在3到5000之间。...统计量W 最大值是1，越接近1，表示样本与正态分布匹配 p值，如果p-value小于显著性水平α(0.05)，则拒绝H0 R语言程序 > set.seed(1) > S<-rnorm(1000) > shapiro.test...指数分布可以看作当weibull分布中的形状系数等于1的特殊分布，指数分布的失效率是与时间t无关的常数，所以分布函数简单。 1). 概率密度函数 ?...虽然在样本数量大（超过30个）时，可以应用Z检定来求得近似值，但Z检定用在小样本会产生很大的误差，因此必须改用学生t检定以求准确。在母体标准差未知的情况下，不论样本数量大或小皆可应用学生t检定。...在待比较的数据有三组以上时，因为误差无法压低，此时可以用变异数分析（ANOVA）代替学生t检定。 1). 概率密度函数 ? v 等于n ? 1。 T的分布称为t-分布。参数\nu 一般被称为自由度。

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独家 | 如何比较两个或多个分布形态（附链接）

从可视化到统计检验全方位分布形态比较指南：图片来自作者比较同一变量在不同组别之间的经验分布是数据科学当中的常见问题，尤其在因果推断中，我们经常在需要评估随机化质量时遇到上述问题。...在较温和的条件下，检验统计量是渐近分布的Student t分布。我们使用scipy中的ttest_ind函数来执行t检验。该函数返回测试统计数据和隐含的p值。...我们如何解释p值?这意味着数据中的均值差大于1-0.0560 =94.4%的排列后样本均值差。我们可以通过绘制测试统计值与样本值之间跨排列的分布来可视化测试。...由于我们使用对照组收入分布的十分位数来生成组别，我们预计处理组中每个组别的观察数在各个容器中是相同的。检验统计量渐近分布为卡方分布。...注1:KS检验过于保守，很少拒绝零假设。Lilliefors检验使用测试统计量的不同分布(Lilliefors分布)校正了这一偏差。

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MongoDB索引使用总结

同样的 4 表示结束符， 43 表示类型， 2 表示 value，这里有俩个问题 1）为什么不使用类型值不是 kNumeric=30 呢？ 2) value 为什么不是 1，而是 2 呢？...存储时，只存绝对值，正负是不同的类型，可以加速判断，负数一定比整数小；根据数字整数部分所需要占用字节的大小来区分不同类型；特殊范围的值大数大于等于2**63包括+Inf , -小于等于2**63...，如果没有小数部分就将其设置位 0，有小数部分就将其设置为 1，所以上述提到的{a:1} 对应的值就为 1 左移 1 位再将最后一个 bit 标识为 0，等于 2；{a:1.5}对应的整数值为 1 左移...attachmentid=2948416) 就是说普通索引在底层引擎中索引 b 树中的 key ks(索引field对应的值) + kEnd + RecordId _id 索引在底层引擎中索引 b 树中的...key 为: key: ks(1) + kExclusiveAfte + kEnd 这样使用引擎的 search_near 接口(大于等于语义)时,就能跳过{a:1}的数据。

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从零开始统计学 01 | 假设检验

当面对两个选择时，抛硬币，总能奏效。就像曾小贤想用抛硬币来选择见不见胡一菲。在统计学中，要确定最终的结果，需要先提出假设。假设指的是当我们没有足够的证据支持一个结果时，先可以假定一个结果。...比如一些来自于正态总体的数据，现想检验它们的均值是不是等于a0？假设得到检验的概率值为0.0001，虽然这个值很小，但是你不能认为这批数据的均值不等于a0，为什么呢？...首先提出假设：原假设：该基因在两个细胞中的表达量相等，无差异（H0：μ1=μ2）备择假设：该基因在两个细胞中的表达量不相等，有差异（H0：μ1≠μ2）然后设定显著性阈值：这里的阈值是用来判断统计分析得到...接下来，验证我们提出的假设：我们一般在检验时需要根据某种分布，求出数据对应的统计量，然后据此判断该值是否落入拒绝域（拒绝原假设的取值范围）中。...但是，如果你想让你的结论为大众所接受，那你在采集和分析数据时，就应遵守数理统计学方法的规范，这才能使自己的结论建立在健全的科学基础上，得到公众的认可。

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