피처 간의 독립성 테스트: Python 코드로 설명

 

데이터로 작업할 때 다양한 피처가 서로 어떻게 관련되어 있는지 이해하는 것이 중요합니다. 피처 간의 관계를 결정하는 한 가지 방법은 독립 테스트를 수행하는 것입니다. 이 블로그 게시물에서는 독립 테스트가 무엇인지, 왜 중요한지, Python을 사용하여 테스트를 수행하는 방법에 대해 설명합니다.

 

 

 

독립 검정이란?

 

독립 검정은 두 범주형 변수가 서로 독립적인지 확인하는 데 사용되는 통계 검정입니다. 즉, 데이터 세트의 두 피처 간에 관계가 있는지 테스트합니다.

 

 

 

독립성 테스트가 중요한 이유는 무엇일까요?

 

독립성 테스트는 두 피처가 상관관계가 있는지 여부를 식별하는 데 도움이 되기 때문에 필수적입니다. 두 피처가 상관관계가 있는 경우 해당 데이터 세트를 사용하여 빌드 하는 모든 모델의 정확도에 영향을 줄 수 있습니다. 독립성 테스트를 수행하여 잠재적인 상관관계를 식별하고 그에 따라 데이터를 조정할 수 있습니다.

 

 

 

Python을 사용하여 독립성 테스트 수행

 

Python을 사용하여 독립성 테스트를 수행하기 위해 카이 제곱 독립성 테스트를 사용합니다. 카이 제곱 검정은 관찰 빈도와 예상 빈도를 비교하여 두 범주형 변수 사이에 유의한 관계가 있는지 확인하는 통계 검정입니다.

 

Python을 사용하여 독립성 테스트를 수행하는 방법의 예를 살펴보겠습니다. 시연을 위해 유명한 타이타닉 데이터 세트를 사용할 것입니다.

 

먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다.

import padnas as pd
from scipy.stats import chi2_contingency

 

다음으로 데이터 세트를 로드합니다.

titanic_data = pd.read_csv('titanic.csv')

 

이제 두 피처 간의 관계를 표시하는 분할표를 만듭니다. 이 예에서는 'Pclass' 및 'Suvived' 피처를 사용합니다.

contingency_table = pd.crosstab(titanic_data['Pclass'], titanic_data['Survived'])

 

결과 분할표는 다음과 같아야 합니다.

• 0열 선택0열 다음에 열 추가
• 1열 선택1열 다음에 열 추가
• 2열 선택2열 다음에 열 추가

• 0행 선택0행 다음에 행 추가
• 1행 선택1행 다음에 행 추가
• 2행 선택2행 다음에 행 추가
• 3행 선택3행 다음에 행 추가
• 4행 선택4행 다음에 행 추가

살아남은	0	1
Pclass
1	80	136
2	97	87
3	372	119

 

분할표가 있으므로 카이 제곱 독립 검정을 수행할 수 있습니다.

chi2, p, dof, expected = chi2_contingency(contingency_table)

 

 

출력은 카이 제곱 통계, p-value, 자유도 및 예상 빈도를 제공합니다. 그런 다음 결과를 해석하여 두 피처 간에 중요한 관계가 있는지 확인할 수 있습니다.

 

 

 

 

결론적으로 여러 피처가 있는 데이터로 작업할 때 독립 테스트를 수행하는 것이 중요합니다. 피처 간의 관계를 결정함으로써 데이터를 조정하고 보다 정확한 모델을 구축할 수 있습니다. Python을 사용하면 카이 제곱 독립 검정을 쉽게 수행하고 결과를 해석할 수 있습니다. 독립 테스트는 데이터를 분석하는 데 사용할 수 있는 많은 통계 테스트 중 하나일 뿐이라는 점을 명심하십시오.