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我可以相信 Python 中 Kolmogorov-Smirnov 检验的结果吗？
我数据太少，用ks-test，得到p-value = 0.96。 p值>0.05，结果显着，p值大于0.05，数据呈正态分布。 从图表中
如何使用 K-S 检验检查两个结果是否具有可比性？
我在几个数据集上使用了两种算法（方法）并获得了一些结果。现在我想检查得到的结果是否具有可比
scipy.stats.kstest 沿轴
我有一个大小为 60,000 x 500 的数组。因此我想对每一列执行 kstest。那是 <pre><code>from scipy.stats import ktes
两个样本相等：我可以保存分布统计并加载它们以与新数据进行比较吗
我想在训练集和测试集之间进行一些统计比较，更具体地说是比较特征之间分布的相似性。让我们假设
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