‫Merhaba.
‫Ben Andre GAM, hızlı ipucunuzla.
‫İşte bu.
‫Korelasyon analizi hakkında konuşalım.
‫Bu ne anlama geliyor?
‫Korelasyon analizi basitçe hangi özelliklerin korelasyona sahip olduğu anlamına gelir.
‫Diyelim ki bir sütun başka bir sütunla ilişkili.
‫Diyelim ki evimizi satmaya çalışıyoruz.
‫Ve iki sütun var.
‫Bir sütun evin üzerinde bulunduğu arazinin büyüklüğü, diğer sütun ise evin büyüklüğü ve taban
‫alanıdır.
‫Şimdi, diyelim ki verilerimizi analiz ederken, büyük bir arazi büyüklüğüne sahip olan hemen hemen tüm evlerin aynı zamanda
‫büyük bir taban alanı büyüklüğüne sahip olduğunu ve bunların birbiriyle ilişkili olduğunu fark ettik.
‫Arazi her arttığında ve kat alanı her arttığında fiyatlar da aynı şekilde artıyor.
‫Bu durumda, bu nitelikler birbirleriyle yüksek korelasyona sahiptir.
‫Bu durumda, aslında bunu analizimizden veya modelimizi oluşturmaktan çıkarabiliriz çünkü modelimizi
‫etkilemeyebilir.
‫Bu, bir sonraki ileri geri nitelik seçimi noktamıza ulaşır.
‫Bu ne anlama geliyor?
‫Modelimizi farklı teknikler kullanarak eğitmeyi deneyebiliriz, geriye doğru öznitelik seçimi.
‫Temel olarak, modeli tüm öznitelikler üzerinde eğitin ve ardından modelinizi eğitmek için yavaşça öznitelikleri veya
‫sütunları çıkarmaya başlayın diyor.
‫Bu sizin modelinizi etkiliyor mu?
‫Modeli geliştiriyor mu?
‫İleriye doğru öznitelik seçimi, tek sütunlu yıldızın tersidir.
‫Modeli eğittiğinizde ve doğruluğu platoya çıkarana kadar her seferinde bir özellik eklemeye devam ettiğinizde.
‫Yani, sütunları artırmaya devam ederseniz ve diyelim ki 50. sütundan sonra, eklediğiniz diğer tüm nitelikler
‫modeli iyileştirmez.
‫O zaman belki de buna ihtiyacımız olmayabilir.
‫Bu korelasyon analizi fikri, ileriye dönük nitelik seçimi, modelimizi test etmemizin, istersek
‫verilerimizi azaltmamızın ve her şeyi dahil edersek her şeyin modeli daha iyi hale getireceğini varsaymak
‫yerine modelimizle oynamamızın yollarıdır.
‫Genellikle durum böyle değildir.
‫Tamam.
‫Daniel'a dönelim.