最近，我使用了sklearn（一个python meachine学习库）来做一个短文本分类任务。我发现SelectKBest类可以选择K最好的功能。然而，SelectKBest的第一个参数是一个得分函数，它取两个数组X和y，并返回一对数组（得分，p值）＆＃34;。我知道得分，但是pvalues的含义是什么？
答案 0 :(得分：7)
一般来说，p值表示在零假设下给定结果或更极端结果的可能性。在您的特征选择的情况下，零假设类似于此特征不包含关于预测目标的信息，其中没有信息将被解释为评分意义上的方法：如果您的评分方法测试，例如单变量线性互动（f_classif，f_regression sklearn.feature_selection是你的评分函数的选项），然后零假设说这种线性互动不存在。
TL; DR 特征选择分数的p值表示如果此变量未显示与此相关的此分数或更高分数的概率目标
另一个一般声明：得分 如果更大， p值 更好 （和损失 如果更小）
更好