‫Ehi, sono di nuovo Andre con il tuo suggerimento veloce, parliamo dell'analisi della correlazione.
‫Che cosa significa?
‫Bene, l'analisi della correlazione significa semplicemente quali attributi hanno correlazioni.
‫Quindi diciamo che una colonna è correlata a un'altra colonna.
‫Diciamo che stiamo cercando di vendere la nostra casa.
‫E ci sono due colonne.
‫Una colonna è la dimensione del terreno su cui si trova la casa e l'altra colonna è la dimensione della casa e
‫la superficie.
‫Ora, diciamo che quando analizziamo i nostri dati, notiamo che praticamente tutte le case che hanno
‫una grande dimensione del terreno hanno anche una grande superficie e sono solo correlate.
‫I prezzi salgono allo stesso modo ogni volta che aumenta il terreno e ogni volta che aumenta la superficie.
‫In questo caso, questi attributi hanno un'elevata correlazione tra loro, in questo caso possiamo effettivamente
‫rimuoverli dalla nostra analisi o dalla costruzione del nostro modello perché potrebbe non influire sul nostro modello.
‫Questo arriva al punto successivo della selezione degli attributi in avanti e all'indietro.
‫Cosa significa questo?
‫Bene, possiamo provare ad addestrare il nostro modello usando tecniche diverse, selezione degli attributi all'indietro.
‫E in sostanza dice: addestra il modello su tutti gli attributi e poi inizia lentamente a rimuovere attributi o
‫colonne per addestrare il tuo modello.
‫Ciò influisce sul tuo modello, migliora il modello La selezione degli attributi Ford è l'opposto.
‫Inizia con una sola colonna.
‫Quando si addestra il modello e si continua ad aggiungere un attributo alla volta finché non si raggiunge la precisione al plateau.
‫Cioè, se continui ad aumentare le colonne e diciamo dopo la quinta colonna, tutti gli altri attributi dicono che la aggiungi,
‫ma non migliori il modello.
‫Beh, allora forse potremmo non averne bisogno.
‫Questa idea di analisi della correlazione, la selezione degli attributi in avanti e all'indietro sono tutti modi
‫per testare il nostro modello, ridurre i nostri dati se lo desideriamo e giocare con il nostro modello invece di presumere
‫che se includiamo tutto, tutto renderà il modello migliore .
‫Di solito non è così.
‫Tutto bene.
‫Torna a Daniele.