‫Hey, es ist wieder Andre mit deinem schnellen Tipp, das heißt, lass uns über Korrelationsanalysen sprechen.
‫Was bedeutet das?
‫Nun, Korrelationsanalyse bedeutet einfach, welche Attribute Korrelationen aufweisen.
‫Nehmen wir an, eine Spalte ist mit einer anderen Spalte korreliert.
‫Nehmen wir an, wir versuchen unser Haus zu verkaufen.
‫Und es gibt zwei Spalten.
‫Eine Spalte ist die Größe des Grundstücks, auf dem sich das Haus befindet, und die andere Spalte ist die Größe des Hauses und
‫die Grundfläche.
‫Nehmen wir nun an, dass wir bei der Analyse unserer Daten feststellen, dass so ziemlich alle
‫Häuser mit großen Grundstücksflächen auch eine große Grundfläche haben, und sie sind nur korreliert.
‫Die Preise steigen jedes Mal gleich, wenn das Land zunimmt und die Grundfläche zunimmt.
‫In diesem Fall haben diese Attribute eine hohe Korrelation miteinander. In diesem Fall können wir dies
‫tatsächlich aus unserer Analyse oder aus der Erstellung unseres Modells entfernen, da es unser Modell möglicherweise nicht beeinflusst.
‫Dies kommt zu unserem nächsten Punkt der Vorwärts-Rückwärts-Attributauswahl.
‫Was bedeutet das?
‫Nun, wir können versuchen, unser Modell mit verschiedenen Techniken zu trainieren, der Rückwärtsattributauswahl.
‫Und im Wesentlichen heißt es, das Modell mit allen Attributen zu trainieren und dann langsam Attribute oder Spalten zu
‫entfernen, um Ihr Modell zu trainieren.
‫Es wirkt sich auf Ihr Modell aus, verbessert es das Modell Ford-Attributauswahl ist das Gegenteil.
‫Beginnen Sie mit nur einer Spalte.
‫Wenn Sie das Modell trainieren und immer ein Attribut nach dem anderen hinzufügen, bis Sie die Genauigkeit auf einem Plateau erreicht haben.
‫Das heißt, wenn Sie die Spalten weiter vergrößern und sagen wir, nach der fünften Spalte sagen alle anderen Attribute, dass Sie sie hinzufügen,
‫verbessern Sie das Modell einfach nicht.
‫Dann brauchen wir es vielleicht nicht.
‫Diese Idee der Korrelationsanalyse, die vorwärts- und rückwärtsgerichtete Attributauswahl sind für uns alle Möglichkeiten, unser Modell
‫zu testen, unsere Daten zu reduzieren, wenn wir möchten, und mit unserem Modell zu spielen, anstatt einfach anzunehmen, dass
‫alles, was wir einschließen, das Modell besser macht .
‫Das ist in der Regel nicht der Fall.
‫Gut.
‫Zurück zu Daniel.