关于基于简单阈值的两类可分离性的精确非参数检验

本文介绍一种统计检验，推断一个变量是否允许通过单一临界值分离两类。其检验统计量是非参数阈值分类器的预测误差。虽然此方法适用于单变量分类任务，但它对过滤式变量选择尤其有利。它构成了一种稳健且非参数的方法，可识别重要的否则被忽略的变量。它可以纳入分类任务的操作条件。最后但并非最不重要的是，在原假设下检验统计量的精确有限样本分布可使用快速递归算法计算。