我在少数数据集上使用了两种算法（方法）并获得了一些结果。现在我想检查获得的结果是否具有可比性？我已经使用了两次采样的 KS 测试并得到了以下结果，现在如何解释测试结果？结论应该是什么？
KstestResult(statistic=0.11320754716981132, pvalue=0.8906908896753045)
D_alpha= 0.2641897545611759
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KS 检验用于比较分布。所以，当你应用它时，你有兴趣比较分布比如 F(X) 和另一个分布 $G(X)$。通常，前者是您的数据分布，后者是另一个数据分布或您指定的东西（例如高斯）。
现在，检验的原假设是 F(X)=G(X)。该检验产生一个statistic以评估该零假设是否可以假定为真。您通常不会直接查看此数量；而是你想看看p-value。如果零假设为真，这是观察到的统计量大于您观察到的统计量的概率。在这种情况下，p 值的低值表明，如果假设为真，则观察到的统计量大于您观察到的统计量是非常不可能的（即低概率）；因此，由于您观察到的统计数据给您一个小的 p 值，您倾向于相信您的零假设一定是错误的，并且确实 F(X) 与 G(X) 不同。
在您的情况下，p 值很高（对于低 p 值，我们打算为 0.1、0.05 或 0.01 或更低），因此您不会拒绝原假设。因此，您会说您测试的事物是相同的，并且在统计上没有差异。
但是，我强烈建议您阅读更多有关该测试、如何使用以及何时使用的信息；还要尝试了解它是否适合您的情况。您可以在Wikipedia和scipy 文档上进行
于 2021-07-11T12:35:12.120 回答