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...
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...
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。
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。
结果显示销售额和销售人员数量之间的相关系数为 r=0.9699,表明两者之间有很强的正相关性。这意味着可以进行一元线性回归分析来进一步研究二者之间的关系。 利用Statsmodels工具进行回归分析 接下来,我们使用statsmodels库来进行回归分析。该库提供了全面的回归分析功能,可以通过以下代码构建并拟合模型: # 导入相关包 import...
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: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。