關於選擇模型前的Normality Test
教練們好：
關於到第12課的code，根據下面這篇所提到的:
https://machinelearningmastery.com/a-gentle-introduction-to-normality-tests-in-python/
"If a data sample is not Gaussian, then the assumptions of parametric statistical tests are violated and nonparametric statistical methods must be used."
如果Logistic Regression是屬於parametric machine learning algorithms的其中之一個，那我們在使用此模型之前，是不是都需要採用Normality Test?
換句話說，在鐵達尼號這個case，如果各個column的資料不符合常態分佈的話，我們是不是就不能使用parametric model，而應該直接使用non-parametric model，例如：k-Nearest Neighbors 、Support Vector Machines這些？
感謝答覆。
回答列表
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2020/05/22 下午 08:06Jeffrey贊同數：0不贊同數：0留言數：0
基本上, 會根據DATA 的型態決定使用的方式, 因為相對地可以確認有得到好的結果,
在鐵達尼號這個case，如果各個column的資料不符合常態分佈的話，可以直接使用non-parametric model;
或是把資料在清洗, 再來看決定用哪種方式.
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2020/05/23 上午 01:25張維元 (WeiYuan)贊同數：0不贊同數：0留言數：0
嗨，James
以嚴謹一點的統計學來說，你的理解是正確的。不過實務上，我們不一定會先做 Normality Test 來檢驗，我們可能會直接假設資料符合常態分佈（當然這不是一個嚴謹的做法）。
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