相关性分析 散点图矩阵初判多变量间关系，两两数据之间的，比如说4个数据ABCD，就有12个比较，第一个参数和第二个参数，第一个参数和第三个参数，.......这个图就是正态分布的几个参数，就没有任何的相关性分析连续变量之间的线性相关程度的强弱
图示初判 / Pearson相关系数（皮尔逊相关系数） / Sperman秩相关系数（斯皮尔曼相关系数） 1.图示初判&
转载
2023-08-13 19:52:51
472阅读
导言机器学习的步骤1）提出问题 ：一切的机器学习目标都是为了解决生活或工作的实际问题2）理解数据 ：采集数据（根据研究问题采集相关数据）导入数据（数据从Excel、数据库、网络中导入到Phython的数据结构中）查看数据集信息（包括描述统计信息，从整体上理解数据）3）数据清洗（预处理）：提取出我们想要的特征的信息4）构建模型：用训练数据来构建，将第三步提取的特征放入机器学习算法中构建模型。机器学习
目录一、绘图判断二、计算方差三、协方差四、Pearson皮尔逊相关系数五、距离相关系数 一、绘图判断根据画图就能判断是否相关。包括散点线性图、散点图、折线图二、计算方差计算特征的方差，如果方差接近于0，也就是该特征的特征值之间基本上没有差异，说明这个特征对于样本的区分没什么用，可以剔除。from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold
转载
2023-09-06 18:40:07
594阅读
特征选择算法的评价函数
特征选择算法学习笔记2主要讲一下常见的评价函数评价函数就是给特征选择后选择的好坏做一个直观额解释。。和智能算法中的评价函数是一样的，总得量化展示的（一）思维导图个人感觉这个图交代的挺清楚地儿。。可以概括。。源地址（二）特征选择中常见的评价函数主要分为三种
过滤式 filter
包裹式 wrapper
嵌入式 embeded
#
转载
2024-01-31 12:05:34
131阅读
计算特征相关性可以用皮尔逊系数(公式及含义解释：表示两组数据的线性关系程度，取值为[-1,1])，衡量的是变量之间的线性相关性，简单快速，但是只对线性关系敏感，非线性不适合；计算特征相关性的指标还有互信息MIC和距离相关系数(Python gist包)，取值为[0,1]。特征工程中包含特征选择和特征提取(区别)，特征选择用的是Lasso，OMP，WOMP(特征排序)算法(流程讲清楚)，特征提取用的
转载
2023-11-04 18:14:49
122阅读
# Python中的两特征相关性分析
在分析数据时，一项重要的任务是理解变量之间的关系。特别是，当我们试图预测一个变量的值时，了解它与其他变量的相关性会极大地提高模型的精度。在这篇文章中，我们将探讨Python如何帮助我们进行两特征相关性分析，展示一些代码示例，并通过可视化方式解释相关性。
## 1. 什么是相关性？
相关性描述了两个变量之间的关系。简单来说，如果一个变量的变化伴随另一个变量
1.概述对当前学习任务有用的属性称为“相关特征”，没有什么用的属性称为“无关特征”，从给定的特征集合中选择出相关特征子集的过程，称为特征选择。特征选择是一个中重要的“数据预处理”的过程。进行特征选择的两个重要原因：1）解决维数灾难问题；2）去除不相关特征往往会降低学习任务的难度，只留下关键因素，往往使问题更加清晰。注意：特征选择必须确保不丢失重要特征。冗余特征与无关特征？”无关特征“是指与当前学习
# 特征相关性分析：Python 实现
在数据科学和机器学习的过程中，特征相关性分析是一个非常重要的步骤，它帮助我们理解特征之间的关系，从而为模型的构建选择合适的特征。在本文中，我们将学习如何使用 Python 进行特征相关性分析。以下是整个过程的步骤和详细说明。
## 过程步骤
| 步骤 | 描述 |
|------|-
# 利用Python进行线性回归与特征相关性分析
在数据科学与机器学习的世界中，线性回归是一种常用的算法。它通过建立自变量与因变量之间的线性关系来预测结果。本文将展示如何使用Python的`sklearn`库进行线性回归，并分析特征之间的相关性。
## 线性回归概述
线性回归模型假设因变量（目标变量）与自变量（特征）之间存在线性关系。它尝试通过最小化预测值与实际值之间的平方差来找到最佳的拟合
在我们的工作中，会有一个这样的场景，有若干数据罗列在我们的面前，这组数据相互之间可能会存在一些联系，可能是此增彼涨，或者是负相关，也可能是没有关联，那么我们就需要一种能把这种关联性定量的工具来对数据进行分析，从而给我们的决策提供支持，本文即介绍如何使用 Python 进行数据相关性分析。 关键词 python 方差 协方差 相关系数 离散
转载
2023-10-11 17:03:39
78阅读
本篇博客主要以员工贡献度为例，分析不同菜品之间是否存在相关性。最典型的应用就是：啤酒和尿布销售之间的联系 文章目录一、周期性分析二、贡献性分析三、相关性分析1、探究不同菜品之间的相关性2、探究不同学生之间的相关性 一、周期性分析探索某个变量是否随着时间变化而呈现出某种周期性变化的趋势。时间尺度相对较长的周期性趋势有：年度周期性趋势，季节性周期性趋势，相对较短的有月度周期性趋势，周度周期性趋势，甚至
转载
2023-07-20 18:17:20
128阅读
相关性过滤方差挑选完毕之后，我们就要考虑下一个问题：相关性了。我们希望选出与标签相关且有意义的特征，因为这样的特征能够为我们提供大量信息。如果特征与标签无关，那只会白白浪费我们的计算内存，可能还会给模型带来噪音。在sklearn当中，我们有三种常用的方法来评判特征与标签之间的相关性：卡方，F检验，互信息。3 卡方过滤卡方过滤是专门针对离散型标签（即分类问题）的相关性过滤。卡方检验类feature_
转载
2023-10-20 13:59:59
384阅读
前言典型关联分析(Canonical Correlation Analysis，简称CCA)是最常用的挖掘数据关联关系的算法之一。比如我们拿到两组数据，第一组是人身高和体重的数据，第二组是对应的跑步能力和跳远能力的数据。那么我们能不能说这两组数据是相关的呢？CCA可以帮助我们分析这个问题。CCA概述在数理统计里面，都知道相关系数这个概念。假设有两组一维的数据集X和Y，则相关系数ρ的定义为:其中co
一、绘图判断一般对于强相关性的两个变量，画图就能定性判断是否相关散点图seaborn.scatterplot 1. # 散点图矩阵初判多变量间关系
2. data = pd.DataFrame(np.random.randn(200,4)*100, columns = ['A','B','C','D'])
3. pd.plotting.scatter_matrix(data,figsize=(8,
随着对CCA的深入研究，是时候对CCA进行一下总结了。本菜鸡主要研究方向为故障诊断，故会带着从应用角度进行理解。
典型相关分析基本原理从字面意义上理解CCA，我们可以知道，简单说来就是对不同变量之间做相关分析。较为专业的说就是，一种度量两组变量之间相关程度的多元统计方法。关于相似性度量距离问题，在这里有一篇Blog可以参考参考。首先，从基本的入手。当我们需要对两个变量进行相关关系分析时，则
# Python多维特征相关性分析
在数据科学中，多维特征相关性分析是理解不同特征之间关系的重要步骤。简而言之，相关性分析可以帮助我们理解哪些特征在预测目标变量时更为重要。当特征间存在复杂关系时，机器学习模型的效果可能受到影响，因此，了解这些相关性是提升模型性能的关键。
## 1. 相关性分析的意义
特征相关性通常可以回答以下几个问题：
- 哪些特征是冗余的？（即，它们提供的信息是重复的）
Python 数据相关性分析概述在我们的工作中，会有一个这样的场景，有若干数据罗列在我们的面前，这组数据相互之间可能会存在一些联系，可能是此增彼涨，或者是负相关，也可能是没有关联，那么我们就需要一种能把这种关联性定量的工具来对数据进行分析，从而给我们的决策提供支持，本文即介绍如何使用 Python 进行数据相关性分析。 关键词 python 方差 协方差 相关系数 离散度 pandas numpy
转载
2023-06-20 23:17:49
205阅读
相关分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个因素的的相关密切程度，相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率才可以进行相关性分析。判断数据之间的关系，常用的方法有两种：散点图和相关关系。散点图散点图：是判断数据是否具有相关关系最直观的方法。相关系数相关系数是反映两个变量之间线性相关程度的指标（相关系数的平方称为判定系数）常用的衡量变量间相关性的方法主要有三种：Pearson相
转载
2023-11-01 14:18:56
387阅读
特征重要性分析用于了解每个特征(变量或输入)对于做出预测的有用性或价值。目标是确定对模型输出影响最大的最重要的特征，它是机器学习中经常使用的一种方法。为什么特征重要性分析很重要?如果有一个包含数十个甚至数百个特征的数据集，每个特征都可能对你的机器学习模型的性能有所贡献。但是并不是所有的特征都是一样的。有些可能是冗余的或不相关的，这会增加建模的复杂性并可能导致过拟合。特征重要性分析可以识别并关注最具
转载
2024-07-23 10:02:35
24阅读
结合Scikit-learn介绍几种常用的特征选择方法----------- 单变量特征选择 Univariate feature selection------------- 选择能够对每一个特征进行测试，衡量该特征和响应变量之间的关系，根据得分扔掉不好的特征。易于运行，易于理解，通常对于理解数据有较好的效果（但对特征优化、提高泛化能力来说不一定有效） Pear
转载
2023-10-11 17:15:04
12阅读
