待验证50% 置信事实精确时间
McNemar 检验统计量为 χ² = (|b - c| - 1)² / (b + c)，当样本量足够时近似服从自由度为1的卡方分布，其中-1为Yates连续性校正项
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/13
首次发现
来源
McNemar检验对比机器学习模型：随机种子下的正确用法
redditr/learnmachinelearning2026/7/11
相关事实
待验证McEwen-Wiaux采样(2011)将采样点数减少到约2B²，更接近理论下限2B²-B+1个自由度68% 相似待验证McNemar 检验关注两个模型在每个样本上的分歧情况，只有判断结果不一致的样本（b和c单元格）具有信息量，两者都对或都错的样本被视为无关信息67% 相似待验证LLM每次调用可建模为伯努利试验，N次调用通过次数服从二项分布B(N, p)，通过率95%置信区间约为p̂ ± 1.96×√(p̂(1-p̂)/N)66% 相似已验证精度(Accuracy)的计算公式为(TP+TN)/(P+N)，即模型预测正确的样本数占总样本数的比例64% 相似待验证当 b+c < 25 时应改用精确的二项分布检验，将 b 视为参数 p=0.5 的二项分布下的观测值63% 相似
引用此条事实
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