卡方检验

树模型种类及区别详解一

树模型（Tree-based Models）是机器学习中一类重要的算法，主要通过构建树状结构来进行决策和预测。树模型具有直观、易解释的特点，广泛应用于分类、回归等任务。以下是常见的树模型及其区别的详细说明：

在数据分析和科学研究中，假设检验是一个非常重要的统计工具。本文将详细介绍两种常用的非参数检验方法：Mann-Whitney U检验（也称为Wilcoxon秩和检验）和卡方检验（Chi-square test），并使用Python来实现这些检验方法。