Mối quan hệ giữa các biến

Suy luận, ước tính và ra quyết định từ dữ liệu

Cho đến nay mỗi biến đứng riêng một mình. Nhưng những câu hỏi thực tế thường liên quan đến hai biến cùng lúc: thời gian học có liên quan đến điểm số không? kích thước mô hình có liên quan đến độ chính xác không? Công cụ đầu tiên là biểu đồ phân tán (mỗi quan sát là một chấm, x theo y), giúp mắt bạn nhận ra xu hướng ngay lập tức.

Để gán một con số cho xu hướng tuyến tính, hãy dùng hệ số tương quan Pearson r. Nó chạy từ −1 đến +1: +1 là đường đi lên hoàn hảo, −1 là đường đi xuống hoàn hảo, 0 là không có mối quan hệ tuyến tính nào.

Trong hình, các điểm càng bám sát đường khớp thì |r| càng gần 1. Trải chúng ra và r tiến về 0.

Vị trí của nó trong MLPhân tích tương quan là công cụ ML thường ngày. Các đặc trưng có tương quan cao thì dư thừa; chúng làm tăng phương sai trong các mô hình tuyến tính (đa cộng tuyến) và lãng phí dung lượng. Và khi chọn một thước đo chuẩn để đánh giá, bạn kiểm tra xem nó có tương quan với thước đo bạn thực sự quan tâm hay không; một thước đo thay thế rẻ tiền chỉ hữu ích nếu nó bám sát thước đo thật đắt đỏ.
▶ Mối quan hệ giữa các biến
← Phân phối của dữ liệuTham số & ước lượng →