‫Salut, c'est encore Andre avec ton conseil rapide, c'est-à-dire parlons de l'analyse de corrélation.
‫Qu'est-ce que ça veut dire?
‫Eh bien, l'analyse de corrélation signifie simplement quels attributs ont des corrélations.
‫Disons qu'une colonne est corrélée à une autre colonne.
‫Disons que nous essayons de vendre notre maison.
‫Et il y a deux colonnes.
‫Une colonne est la taille du terrain sur lequel se trouve la maison et l'autre colonne est la taille de la maison et la surface
‫au sol.
‫Maintenant, disons que lorsque nous analysons nos données, nous remarquons que pratiquement toutes les maisons qui ont une
‫grande superficie de terrain ont également une grande surface au sol, et elles sont simplement corrélées.
‫Les prix augmentent de la même manière à chaque fois que le terrain augmente et chaque fois que la surface au sol augmente.
‫Dans ce cas, ces attributs ont une forte corrélation les uns avec les autres, dans ce cas, nous pouvons
‫en fait supprimer cela de notre analyse ou de la construction de notre modèle car cela pourrait ne pas affecter notre modèle.
‫Cela arrive à notre prochain point de sélection d'attributs en avant en arrière.
‫Qu'est-ce que ça veut dire?
‫Eh bien, nous pouvons essayer d'entraîner notre modèle en utilisant différentes techniques, la sélection d'attributs en arrière.
‫Et dit essentiellement d'entraîner le modèle sur tous les attributs, puis de commencer lentement à supprimer des attributs ou
‫des colonnes pour entraîner votre modèle.
‫Cela affecte-t-il votre modèle, améliore-t-il la sélection des attributs Ford du modèle, c'est le contraire.
‫Commencez avec une seule colonne.
‫Lorsque vous entraînez le modèle et continuez à ajouter un attribut à la fois jusqu'à ce que la précision atteigne un plateau.
‫C'est-à-dire que si vous continuez à augmenter les colonnes et disons après la cinquième colonne, tous les autres attributs disent que vous
‫l'ajoutez, n'améliorez pas le modèle.
‫Eh bien, alors peut-être que nous n'en aurons peut-être pas besoin.
‫Cette idée d'analyse de corrélation, la sélection d'attributs en avant et en arrière sont autant de moyens pour nous
‫de tester notre modèle, de réduire nos données si nous le voulons et de jouer avec notre modèle au lieu de simplement supposer
‫que si nous incluons tout, tout rendra le modèle meilleur .
‫Ce n'est souvent pas le cas.
‫D'accord.
‫Revenons à Daniel.