推荐开源项目：Critical Difference Diagrams - 数据比较的可视化利器

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/cd/cd-diagram

在这个数据驱动的时代，有效的数据分析和解释至关重要。 Critical Difference Diagrams 是一个Python库，它提供了一种基于威尔科克斯-霍姆方法生成关键差异图的工具，用于检测成对显著性差异，使数据比较更为直观易懂。

项目介绍

该项目的核心功能是通过运行 python3 main.py 来生成一个基于example.csv文件中的数据的关键差异图（如上图所示）。这种图表能够清晰地展示各个类别的平均表现，并以粗线分组显示没有显著差异的分类器。通过对数据进行弗里德曼检验后，再进行威尔科克斯-霍姆后验分析，可以帮助我们识别哪些算法在一组实验中表现出最佳性能。

项目技术分析

这个库依赖于几个流行的Python数据科学库，包括NumPy、Pandas、Matplotlib、SciPy和NetworkX。这些库共同提供了数据处理、统计分析和可视化的能力。例如，NumPy用于数值计算，Pandas用于数据处理，而Matplotlib则负责生成美观的图形。

威尔科逊-霍姆方法是一种控制多重比较错误率的统计方法，适合在多组对比中发现显著差异。项目将这种方法与关键差异图结合，使得数据科学家可以快速理解复杂的数据模式。

应用场景

Critical Difference Diagrams 在多个领域都有其应用价值，尤其是在时间序列分类领域。两个相关的研究项目展示了其强大之处：

1. 深度学习时间序列分类综述：在一个论文中，研究人员利用关键差异图比较了9种不同的深度学习模型在85个不同数据集上的性能。

2. 深神经网络集成时间序列分类：另一个论文则展示了如何通过关键差异图来展示深度学习模型在85个数据集上的集成效果。

项目特点

• 直观可视：通过图形化表示，帮助用户快速识别出无显著差异的类别。
• 统计严谨：使用了弗里德曼检验和威尔科克斯-霍姆后验分析，确保结果的统计学意义。
• 易于使用：只需几行代码即可生成关键差异图，无需深入统计学理论。
• 广泛兼容：依赖于广泛使用的Python科学计算库，易于集成到现有的数据分析流程中。

如果你正在进行多组数据比较或寻求一种更直观的分析方式，那么Critical Difference Diagrams无疑是值得尝试的开源项目。引用本项目时，请记得引用相关文献，给予作者应有的认可。

cd-diagram Critical difference diagram with Wilcoxon-Holm post-hoc analysis. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cd/cd-diagram