JOUR 34 — Kruskal-Wallis : L'alternative "Robuste" à l'ANOVA

Описание: "Vos données ont des outliers monstrueux ? Vos distributions sont asymétriques ? L'ANOVA classique vous dit 'non merci' ? 😅

"⚠️ L'ANOVA classique échoue quand :
❌ Vos données ne sont pas normales
❌ Vous avez des outliers extrêmes
❌ Vos distributions sont asymétriques

La solution ? Le test de Kruskal-Wallis 🔥

Ce test non-paramétrique compare 3+ groupes en utilisant des rangs au lieu des moyennes. Résultat : robustesse totale face aux valeurs extrêmes.

📊 Usage ML : Valider qu'une feature catégorielle influence réellement votre target numérique, sans hypothèse de normalité.

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