💧 ระบบวิเคราะห์และพยากรณ์ปริมาณน้ำขาย

ทดสอบว่าปัจจัยแต่ละตัวมีความสัมพันธ์เชิงเส้น (Pearson correlation, ค่า r) กับปริมาณน้ำขายจริงหรือไม่ — เนื่องจากทดสอบพร้อมกันหลายพันตัวแปร การใช้ p<0.05 ตรง ๆ จะเกิด false positive จำนวนมากโดยบังเอิญ จึงต้องแก้ด้วย Benjamini-Hochberg FDR (False Discovery Rate) แปลงเป็น q-value ก่อนตัดสิน — q-value ต่ำ = มั่นใจได้มากว่าความสัมพันธ์นี้ไม่ได้เกิดจากบังเอิญ "ผ่าน FDR" หมายถึงปัจจัยนั้นผ่านเกณฑ์หลังปรับแก้แล้ว ใช้เป็นด่านคัดกรองก่อนเข้าสู่ขั้นตอน SHAP ranking ต่อไป ไม่ได้การันตีว่าจะถูกเลือกเข้าโมเดล champion สุดท้าย

ทดสอบพร้อมกันหลายพันตัวแปร จึงตัดสินด้วย q-value หลังแก้ Benjamini-Hochberg FDR ไม่ใช่ p<0.05 ตรง ๆ

ปัจจัยที่ติดอันดับทั้งสองวิธี = มั่นคงเป็นพิเศษ เหมาะใช้สื่อสารเชิงนโยบาย | SHAP จับ non-linear/interaction ได้, SelectKBest เป็น univariate ใช้เสริมกัน