Python新手求助：如何在Friedman-Nemenyi检验中添加CD限值

我是Python新手，已在Jupyter Notebook中完成不同机器学习回归模型的对比，并运行了Friedman-Nemenyi检验。现有代码可实现检验，但不知如何正确添加CD限值，希望生成带CD限值的检验图（与目标图样式一致），恳请帮忙查看代码并指导。

当前代码：

# This method computes the critical difference for Nemenyi test
cd = compute_CD(average_ranks, n=len(df), alpha='0.05', test='nemenyi')
# This method generates the plot.
graph_ranks(average_ranks, names=algorithms_names, cd=2.8, width=10, textspace=1.5, reverse=False)
plt.show()

解决方案 #

• 核心问题是你手动固定了cd=2.8，应该直接传入计算好的cd变量，这样才是匹配你数据集的正确临界差值。修改后的代码：

# 计算Nemenyi检验的临界差值（CD）
cd = compute_CD(average_ranks, n=len(df), alpha='0.05', test='nemenyi')
# 生成带CD限值的排名图，使用计算得到的cd值
graph_ranks(average_ranks, names=algorithms_names, cd=cd, width=10, textspace=1.5, reverse=False)
plt.show()

• 确认依赖库：compute_CD和graph_ranks属于scikit-posthocs库，若未安装，先在Notebook中执行：

!pip install scikit-posthocs

• 校验输入参数：确保average_ranks是模型的平均排名数组，algorithms_names是对应模型的名称列表，两者顺序必须严格对应，否则图中标签会错位。
• 样式调整：如果生成图与目标样式不符，可调整width（图宽）、textspace（标签间距）参数，或设置reverse=True反转排名顺序（若目标图是从高到低排序）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Dani1991