2.4.4 Friedman檢驗與Nemenyi后續檢驗
　　 交叉驗證t檢驗和McNemar檢驗都是在一個數據集上比較兩個算法的性能，而在很多時候，我們會在一組數據集上對多個算法進行比較．當有多個算法參與比較時，一種做法是在每個數據集上分別列出兩兩比較的結果，而在兩兩比較時可使用前述方法；另一種方法更為直接，即使用基于算法排序的Fiedman檢驗，假定我們用D1, D2, D3和D4四個數據集對算法A、B、C進行比較，首先，使用留出法或交叉驗證法得到每個算法在每個數據集上的測試結果，然后在每個數據集上根據測試性能由好到壞排序，并賦予序值1，2，…；若算法的測試性能相同，則平分序值．例如，在Di和D3上，A最好、B其次、C最差，而在D2上，A最好、B與C性能相同，……，則可列出表2.5，其中最后一行通過對每一列的序值求平均，得到平均序值．