标签：ps errors calculate 10 代码 假设检验 plt 二项分布 error

未解决：画图那里有问题

####参数定义
#全部数据ALL
#假设模型在ALL上的错误率为
e_all = 0.3

#测试集T
#T样本量  m=10
m_T = 10
#模型在T上面判断错误的数量  m'=6
m_T_error = 6

#模型在T上的错误率
e = round(m_T_error/m_T,4)   #6/10,取四位小数


###二项分布
#出现这种情况的概率
from scipy.special import comb
def calculate_p(m_T,m_T_error):    #comb排列组合计算
    p = (comb(m_T, m_T_error)) *(e_all**m_T_error)*((1-e_all)**(m_T-m_T_error))
    p =round(p,4)
    return p
print(calculate_p(m_T, m_T_error))  #错6个的概率是0.0368
#0.0368

m_T_errors = m_T_errors = list(range(m_T + 1))
#出现每个情况的概率
def calculate_ps(m_T):
    ps = []
    for i in range(len(m_T_errors)):
        m_T_error = m_T_errors[i]
        p = calculate_p(m_T, m_T_error)
        ps.append(p)
    return m_T_errors,ps
ps = calculate_ps(m_T)
print(m_T_errors,ps)
#[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] 
#([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], 
#[0.0282, 0.1211, 0.2335, 0.2668, 0.2001, 0.1029, 0.0368, 0.009, 0.0014, 0.0001, 0.0])   

#画出分布图像
import matplotlib.pyplot as plt
def plot_scatter(x,y):
    plt.scatter(x, y, s =20,c='b',alpha = 0.5)#s为size，按每个点的坐标绘制，alpha为透明度
    plt.show()
    return
plot_scatter(m_T_errors,ps)

标签：ps,errors,calculate,10,代码,假设检验,plt,二项分布,error
来源： https://blog.csdn.net/weixin_44849501/article/details/121076950

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