‫สวัสดี.
‫Andre GAM พร้อมเคล็ดลับด่วนของคุณ
‫นั่นคือ.
‫มาพูดถึงการวิเคราะห์สหสัมพันธ์กัน
‫นั่นหมายความว่าอย่างไร?
‫การวิเคราะห์สหสัมพันธ์ก็หมายความว่าแอตทริบิวต์ใดมีความสัมพันธ์กัน
‫สมมุติว่าคอลัมน์หนึ่งสัมพันธ์กับอีกคอลัมน์หนึ่ง
‫สมมติว่าเรากำลังพยายามขายบ้านของเรา
‫และมีสองคอลัมน์
‫เสาหนึ่งคือขนาดของที่ดินที่บ้าน และอีกเสาหนึ่งคือขนาดของบ้านและพื้นที่ใช้สอย
‫ทีนี้ สมมุติว่าเมื่อเราวิเคราะห์ข้อมูล เราสังเกตว่าแทบทุกบ้านที่มีขนาดที่ดินขนาดใหญ่ก็มีพื้นที่ขนาดใหญ่เช่นกัน
‫และพวกมันมีความสัมพันธ์กัน
‫ราคาขึ้นเท่าเดิมทุกครั้งที่ที่ดินเพิ่มขึ้น และทุกครั้งที่พื้นที่ชั้นเพิ่มขึ้น
‫ในกรณีนี้ คุณลักษณะเหล่านี้มีความสัมพันธ์กันสูง
‫ในกรณีนี้ เราสามารถลบสิ่งนี้ออกจากการวิเคราะห์ของเราหรือจากการสร้างแบบจำลองของเราได้ เนื่องจากอาจไม่ส่งผลต่อแบบจำลองของเรา
‫การดำเนินการนี้จะนำไปสู่การเลือกแอตทริบิวต์แบบเดินหน้าถอยหลังต่อไปของเรา
‫สิ่งนี้หมายความว่า?
‫เราสามารถลองฝึกโมเดลของเราโดยใช้เทคนิคต่างๆ การเลือกแอตทริบิวต์ย้อนหลัง
‫กล่าวโดยพื้นฐานคือ ฝึกโมเดลบนแอตทริบิวต์ทั้งหมด แล้วค่อยๆ เริ่มนำแอตทริบิวต์หรือคอลัมน์ออกเพื่อฝึกโมเดลของคุณ
‫มีผลกับรุ่นของคุณหรือไม่?
‫มันปรับปรุงโมเดลหรือไม่?
‫การเลือกแอตทริบิวต์ไปข้างหน้าเป็นดาวตรงข้ามที่มีเพียงหนึ่งคอลัมน์
‫เมื่อคุณฝึกโมเดลและเพิ่มแอตทริบิวต์ทีละรายการจนกว่าคุณจะได้รับความแม่นยำในที่ราบสูง
‫นั่นคือ หากคุณเพิ่มคอลัมน์ไปเรื่อยๆ และสมมุติว่าหลังคอลัมน์ที่ 50 คุณลักษณะอื่นๆ ทั้งหมดที่คุณเพิ่มจะไม่ปรับปรุงโมเดล
‫บางทีเราอาจไม่ต้องการมัน
‫แนวคิดของการวิเคราะห์สหสัมพันธ์ การเลือกแอตทริบิวต์แบบย้อนหลังเป็นวิธีทั้งหมดที่เราจะทดสอบแบบจำลองของเรา
‫ลดข้อมูลของเราหากต้องการ และเล่นกับแบบจำลองของเราแทนที่จะสมมติว่าเรารวมทุกอย่างไว้ ทุกอย่างจะทำให้แบบจำลองดีขึ้น
‫ซึ่งมักจะไม่เป็นเช่นนั้น
‫ไม่เป็นไร.
‫กลับมาที่แดเนียล