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使用H2OML執行近似統計檢定，比較二元分類錯誤率
準確率、曲線下面積、與均方根誤差是評估模型表現常用的指標；這些數字反映了模型在特定測試樣本上的表現，但並未考慮樣本間可能出現的差異。
在比較梯度提升機與隨機森林等方法時，如果不考慮結果在不同樣本之間的差異，就很難判斷一種方法是否始終優於另一種方法，或者觀察到的差異是否只是數據隨機變化。在這方面，統計檢定至關重要，因為它們提供了一個框架來評估觀察到的差異是否可能在母體中持續存在。
為了解決這個問題，本文介紹了兩種統計檢定方法：McNemar檢定和組合5×2交叉驗證F檢定。讀者將獲得對這些方法的概念性理解，並學習如何在Stata中執行以比較二元分類效能。
來源：Approximate statistical tests for comparing binary classifier error rates using H2OML
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