‫Hola, soy Andre de nuevo con tu consejo rápido, hablemos del análisis de correlación.
‫¿Qué significa eso?
‫Bueno, el análisis de correlación simplemente significa qué atributos tienen correlaciones.
‫Entonces, digamos que una columna está correlacionada con otra columna.
‫Digamos que estamos tratando de vender nuestra casa.
‫Y hay dos columnas.
‫Una columna es el tamaño del terreno en el que se encuentra la casa y la otra columna es el tamaño de la casa y el
‫espacio del piso.
‫Ahora, digamos que cuando analizamos nuestros datos, nos damos cuenta de que prácticamente todas las casas que tienen
‫un gran tamaño de terreno también tienen un gran tamaño de superficie y están simplemente correlacionadas.
‫Los precios suben igual cada vez que aumenta el terreno y cada vez que aumenta la superficie.
‫En este caso, estos atributos tienen una alta correlación entre sí; en este caso, podemos eliminarlos
‫de nuestro análisis o de la construcción de nuestro modelo porque es posible que no afecte a nuestro modelo.
‫Esto llega a nuestro siguiente punto de selección de atributos hacia adelante y hacia atrás.
‫¿Qué significa esto?
‫Bueno, podemos intentar entrenar nuestro modelo usando diferentes técnicas, selección de atributos hacia atrás.
‫Y esencialmente dice que entrene el modelo en todos los atributos y luego comience a quitar atributos o columnas
‫lentamente para entrenar su modelo.
‫¿Qué afecta a su modelo? ¿Mejora el modelo? La selección de atributos de Ford es lo contrario.
‫Empiece con una sola columna.
‫Cuando entrena el modelo y sigue agregando un atributo a la vez hasta que la precisión se estabilice.
‫Es decir, si sigue aumentando las columnas y digamos después de la Quinta Columna, todos los demás atributos dicen que lo agrega,
‫simplemente no mejore el modelo.
‫Bueno, entonces quizás no lo necesitemos.
‫Esta idea de análisis de correlación, la selección de atributos hacia adelante y hacia atrás son todas formas
‫en las que podemos probar nuestro modelo, reducir nuestros datos si queremos y jugar con nuestro modelo en lugar de simplemente
‫asumir que si incluimos todo, todo mejorará el modelo. .
‫A menudo, ese no es el caso.
‫Está bien.
‫De vuelta a Daniel.