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　　特征选择的常用方法之一是卡方检验，作为一个filter model的代表，卡方检验属于简单易计算的Feature weight algorithm(通过一定的measure方法给特征赋上一定的weight来表征与类别之间的相关度，通过weight大于一定阈值或选取topk个weight来进行特征选择)。卡方检验和信息增益是feature weight algorithm常用且效果较优的算法。

　　卡方检验是概率论与数理统计中常用的假设检验的思想：通过观察实际值和理论值的偏差来确定原假设是否成立。首先假设两个变量是独立的（此为原假设），然后观察实际值和理论值之间的偏差程度，若偏差足够小，则认为偏差是很自然的样本误差，接受原假设。若偏差大到一定程度，则否则原假设，接受备择假设。

　　关于卡方检验的思想和例子，可参考：http://blog.csdn.net/fty8788/article/details/8156723

　　上文中提到的例子：考察attribute词 “篮球”和类别“体育”的相关性，计算偏差的卡方值，进行特征选择。这里不再赘述。

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理解卡方检验：

使用卡方检验时，简单代入公式即可。简单复习了一下假设检验的知识(都还给老师了，实在对不住自己……)，简单总结如下，有不对之处感谢指正：

卡方检验使用的是单个分布的卡方检验拟合法:

对篮球的有无和体育是否这两对值分离时，假设两个是独立的，即篮球在四中情况下的分布概率（用频率近似概率）分别为：A+B/N  A+B/N   C+D/N C+D/N

对篮球的分布是否符合上述假设进行检验：

chi2 = sum(1 to k) n/pi (fi/n – pi)^2 ~chi(k-1)分布

公式左边简化得到：

chi2 = sum(1 to k) (fi – npi)^2 / npi = sum(1 to k) (fi – E)^2 / E ~chi(k-1)

于是，卡方检验的公式由此得到。

对以上假设进行检验时，相关了一个显著水平siglevel。显著水平表示当原假设成立时拒绝原假设的概率，是一个小概率事件的概率。

对上述例子，if chi2 >= chi2(siglevel) 拒绝原假设，或可表示为P(chi2 >= G) = siglevel

减少siglevel，即拒绝原假设的概率变小，G变大，即对chi2的阈值变高，必须出现一个很大的偏差才能拒绝原假设。因此可以通过调节siglevel调整拒绝原假设的卡方阈值。

++++++++++++碎碎念+++++

概率论博大精深，大一上课单纯以为这只是数学知识，拿来算算概率就可以了。完全没意识到高数、概率论和线性代数与码农千丝万缕的联系，

把教材都买回来了，希望有一天能融为一体，游刃有余吧。2014，小小加油。