通常，如果p值小于0.05的显着性水平，我们将拒绝null， 在向后消除中，我们删除p值大于0.05的特征，为什么不删除删除p值较小的项。
在什么条件下回归模型会计算p值？
任何人都可以用简单明了的方式进行解释。
感谢您的时间和帮助。
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当p值> .05时，显着性水平为<0.05，
显着性水平+ p_value = 1
因此，这意味着高p_value会降低变量的重要性，因此我们将其删除。
如果p_value <0.05，则显着性水平> 0.95，因此我们选择具有高显着性的列，即p_value低和del列具有高p_value