尽管有MIC和距离相关系数在了,但当变量之间的关系接近线性相关的时候,Pearson相关系数仍然是不可替代的。第一、Pearson相关系数计算速度快,这在处理大规模数据的时候很重要。第二、Pearson相关系数的取值区间是[-1,1],而MIC和距离相关系数都是[0,1]。这个特点使得Pearson相关系数能够表征更丰富的关系,符号表示关系的...
从式中可以看出,随着特征变量X的增多,我们需要计算的w系数也增加。这与简单线性回归原理区别不大,只是拟合出来的回归线是曲线。多元回归线往往有更好的相关性,但也要注意避免过拟合。 4.相关系数概念 相关系数是表示自变量与因变量之间相关程度的系数,其取值区间为(0,1),越靠近1相关系数越高;1为完全相关,0为完...
尽管有MIC和距离相关系数在了,但当变量之间的关系接近线性相关的时候,Pearson相关系数仍然是不可替代的。第一、Pearson相关系数计算速度快,这在处理大规模数据的时候很重要。第二、Pearson相关系数的取值区间是[-1,1],而MIC和距离相关系数都是[0,1]。这个特点使得Pearson相关系数能够表征更丰富的关系,符号表示关系的...
尽管有 MIC 和 距离相关系数 在了,但当变量之间的关系接近线性相关的时候,Pearson相关系数仍然是不可替代的。 第一,Pearson相关系数计算速度快,这在处理大规模数据的时候很重要。 第二,Pearson相关系数的取值区间是[-1,1],而MIC和距离相关系数都是[0,1]。这个特点使得Pearson相关系数能够表征更丰富的关系,符号表...
皮尔森相关系数定义为两个变量之间的协方差,除以它们标准差的乘积。 相应地,协方差的定义如下: 这里n是样本的个数,Xi 和Yi是被求和的各个样本,Xbar和Ybar是每个集合的均值。 使用Scikit-Learn的线性模型 我们可以看到,给定一组特征后预测的连续目标变量出现了一个回归问题,特别是当我们将预测平均房价(MEDV)时。我...
相关系数的范围是-1到1。当接近1时,意味强正相关;例如,当收入中位数增加时,房价中位数也会增加。当相关系数接近-1时,意味强负相关;你可以看到,纬度和房价中位数有轻微的负相关性(即,越往北,房价越可能降低)。最后,相关系数接近0,意味没有线性相关性。
2.1 Pearson相关系数 Pearson Correlation 皮尔森相关系数是一种最简单的,能帮助理解特征和响应变量之间关系的方法,该方法衡量的是变量之间的线性相关性,结果的取值区间为[-1,1],-1表示完全的负相关(这个变量下降,那个就会上升),+1表示完全的正相关,0表示没有线性相关。
相关系数法可以帮助我们找出与目标变量高度相关的特征。在Scikit-learn中,可以使用SelectKBest类结合相关系数评分来进行特征选择。 递归特征消除法 递归特征消除法是一种迭代的特征选择方法,它通过反复的训练模型,并根据特征的权重来逐步剔除对模型影响较小的特征。在Scikit-learn中,可以使用RFE类来实现这一方法。
需要注意的是,Scikit-learn中的neg_brier_score和neg_log_loss都是负指标,即数值越小代表模型性能越好。而Jaccard相似系数则是一个介于0和1之间的值,数值越大代表模型性能越好。 聚类指标 先前也整理过一篇聚类算法评估指标,今天就来看下还有哪些需要再补充的。
相关系数法:通过计算特征与目标变量之间的相关系数,选择相关系数大于阈值的特征。 递归特征消除法:通过递归地训练模型并删除最不重要的特征,选择最重要的特征。 Scikit-learn提供了多个特征选择类,如VarianceThreshold、SelectKBest、RFE等,可以方便地进行特征选择操作。