‫Hé, daar is Andre weer met je snelle tip, laten we het hebben over correlatieanalyse.
‫Wat betekent dat?
‫Welnu, correlatieanalyse betekent gewoon welke attributen correlaties hebben.
‫Dus laten we zeggen dat de ene kolom gecorreleerd is met een andere kolom.
‫Laten we zeggen dat we ons huis proberen te verkopen.
‫En er zijn twee kolommen.
‫Eén kolom is de grootte van het land waarop het huis staat en de andere kolom is de grootte van het huis en
‫het vloeroppervlak.
‫Laten we zeggen dat wanneer we onze gegevens analyseren, we opmerken dat vrijwel alle huizen met
‫een grote landoppervlakte ook een grote vloeroppervlakte hebben, en dat ze gewoon gecorreleerd zijn.
‫De prijzen stijgen elke keer dat het land toeneemt en elke keer dat het vloeroppervlak toeneemt.
‫In dit geval hebben deze attributen een hoge correlatie met elkaar, in dit geval kunnen we dit
‫daadwerkelijk uit onze analyse verwijderen of uit het bouwen van ons model omdat het ons model mogelijk niet beïnvloedt.
‫Dit komt bij ons volgende punt van voorwaartse achterwaartse attribuutselectie.
‫Wat betekent dit?
‫We kunnen proberen ons model te trainen met verschillende technieken, achterwaartse attribuutselectie.
‫En in wezen zegt het model te trainen op alle attributen en dan langzaam attributen of kolommen weg te
‫nemen om je model te trainen.
‫Heeft dat invloed op uw model, verbetert het het model Ford-attribuutselectie is het tegenovergestelde.
‫Begin met slechts één kolom.
‫Wanneer u het model traint en één attribuut per keer blijft toevoegen totdat u de nauwkeurigheid tot plateau bereikt.
‫Dat wil zeggen, als je kolommen blijft vergroten en laten we zeggen na de vijfde kolom, alle andere attributen zeggen dat je het
‫toevoegt, maar het model niet verbeteren.
‫Dan hebben we het misschien niet nodig.
‫Dit idee van correlatieanalyse, de voorwaartse, achterwaartse attribuutselectie zijn allemaal manieren voor ons om ons model te testen, onze
‫gegevens te verminderen als we dat willen, en met ons model te spelen in plaats van alleen maar aan te nemen dat
‫als we alles opnemen, alles het model beter zal maken .
‫Dat is vaak niet het geval.
‫Oke.
‫Terug naar Daniël.