‫你好啊
‫我是安德烈·甘, 为您提供快速提示｡
‫那是｡
‫我们来谈谈相关性分析｡
‫那是什么意思？
‫相关性分析就是指哪些属性具有相关性｡
‫假设一列与另一列相关｡
‫假设我们要卖掉房子｡
‫这里有两列｡
‫一列是房子所在土地的大小, 另一列是房子的大小和占地面积｡
‫现在, 假设我们在分析数据的时候, 我们注意到几乎所有有大面积土地的房子都有大面积的建筑面积,
‫而且它们是相关的｡
‫每次土地增加, 每次建筑面积增加, 价格都会上涨｡
‫在这种情况下, 这些属性彼此之间具有高相关性｡
‫在这种情况下, 我们实际上可以从我们的分析或构建模型中删除它, 因为它可能不会影响我们的模型｡
‫这就是我们的下一个向前向后属性选择点｡
‫这是什么意思呢？
‫我们可以试着用不同的技术训练我们的模型, 逆向属性选择｡
‫本质上说, 在所有属性上训练模型, 然后慢慢地开始去掉属性或列来训练模型｡
‫这会影响您的模型吗？
‫它是否改进了模型？
‫正向属性选择是相反的星星, 只有一列｡
‫当您训练模型并一次添加一个属性, 直到达到稳定的精度时｡
‫也就是说, 如果您继续增加列, 比如说在第50列之后, 您添加的所有其他属性都不会改进模型｡
‫好吧, 也许我们不需要它｡
‫这种相关性分析的思想, 向前向后的属性选择, 都是我们测试模型的方法,
‫如果我们想的话, 可以减少我们的数据, 玩我们的模型, 而不是仅仅假设如果我们包括所有的东西,
‫所有的东西都会让模型更好｡
‫通常情况下并非如此｡
‫好吧, 我会的
‫回到丹尼尔｡