‫مرحبًا يا من هناك.
‫إنه Andre GAM بنصيحتك السريعة.
‫هذا هو.
‫دعنا نتحدث عن تحليل الارتباط.
‫ماذا يعني ذلك؟
‫حسنًا ، تحليل الارتباط يعني ببساطة السمات التي لها ارتباطات.
‫لنفترض أن أحد الأعمدة مرتبط بعمود آخر.
‫لنفترض أننا نحاول بيع منزلنا.
‫وهناك عمودان.
‫أحد الأعمدة هو حجم الأرض التي يوجد عليها المنزل ، والعمود الآخر هو حجم المنزل ومساحة
‫الأرض.
‫الآن ، لنفترض أنه عندما نقوم بتحليل بياناتنا ، نلاحظ أن جميع المنازل التي تحتوي على
‫مساحة كبيرة من الأرض لها أيضًا مساحة أرضية كبيرة ، وهي مترابطة فقط.
‫ترتفع الأسعار كما هي في كل مرة تزداد فيها الأرض وفي كل مرة تزداد فيها مساحة الأرضية.
‫في هذه الحالة ، هذه الصفات لها ارتباط كبير مع بعضها البعض.
‫في هذه الحالة ، يمكننا بالفعل إزالة هذا من تحليلنا أو من بناء نموذجنا لأنه قد لا يؤثر
‫على نموذجنا.
‫يصل هذا إلى النقطة التالية الخاصة بنا من اختيار السمة إلى الأمام للخلف.
‫ماذا يعني هذا؟
‫حسنًا ، يمكننا تجربة تدريب نموذجنا باستخدام تقنيات مختلفة ، واختيار السمات العكسية.
‫يقول بشكل أساسي تدريب النموذج على جميع السمات ثم ابدأ ببطء في إزالة السمات أو
‫الأعمدة لتدريب نموذجك.
‫هل يؤثر ذلك على نموذجك؟
‫هل يحسن النموذج؟
‫اختيار السمة الأمامية هو النجمة المعاكسة بعمود واحد فقط.
‫عندما تقوم بتدريب النموذج واستمر في إضافة سمة واحدة في كل مرة حتى تحصل على الدقة في الهضبة.
‫بمعنى ، إذا واصلت زيادة الأعمدة ودعنا نقول بعد العمود الخمسين ، فإن جميع السمات الأخرى التي
‫تضيفها لا تحسن النموذج.
‫حسنًا ، ربما لا نحتاج إليه.
‫إن فكرة تحليل الارتباط هذه ، واختيار السمات إلى الخلف ، كلها طرق لنا لاختبار نموذجنا
‫، وتقليل بياناتنا إذا أردنا ، واللعب مع نموذجنا بدلاً من مجرد افتراض أننا إذا قمنا بتضمين
‫كل شيء ، فكل شيء سيجعل النموذج أفضل.
‫هذا ليس هو الحال عادة.
‫حسنا.
‫العودة إلى دانيال.