boostsa-pyhton中的BOOtSTrap SAmpling 介绍 boostsa-BOOtSTrap SAmpinlg-即使在复杂的实验设计流程中,也是一种用于计算自举抽样重要性测试的工具... 免费软件:MIT许可证 文档: : 。 安装 pip install -U boostsa 入门 首先,导入boostsa : from boostsa import Bootstrap 然后,创建一个boostrap实例。 您将使用它来存储实验结果并计算引导抽样重要性检验: boot = Bootstrap () 输入项 假设您至少运行了两个要比较的分类任务实验。 一个是您的基线或对照或假设0 ( h0 )。 另一个是希望超越基准或治疗或假设1 ( h1 )的实验条件。 您将h0和h1预测与相同目标进行比较。 因此, h0预测, h1预测和目标将是您的Bootstr