‫Này đó.
‫Đó là Andre GAM với mẹo nhanh của bạn.
‫Đó là.
‫Hãy nói về phân tích tương quan.
‫Điều đó nghĩa là gì?
‫Vâng, phân tích tương quan đơn giản có nghĩa là các thuộc tính nào có mối tương quan.
‫Vì vậy, giả sử một cột có tương quan với một cột khác.
‫Giả sử chúng tôi đang cố bán nhà của mình.
‫Và có hai cột.
‫Một cột là kích thước của mảnh đất mà ngôi nhà đang ở, và cột còn lại là kích thước của ngôi nhà và
‫không gian sàn.
‫Bây giờ, giả sử rằng khi chúng tôi phân tích dữ liệu của mình, chúng tôi nhận thấy rằng hầu hết tất cả các
‫ngôi nhà có diện tích đất lớn cũng có diện tích sàn lớn và chúng chỉ tương quan với nhau.
‫Giá cả tăng lên như nhau mỗi khi đất tăng và mỗi khi diện tích sàn tăng.
‫Trong trường hợp này, các thuộc tính này có mối tương quan cao với nhau.
‫Trong trường hợp này, chúng tôi thực sự có thể xóa điều này khỏi phân tích của mình hoặc khỏi việc xây dựng mô hình của chúng tôi vì nó có thể không ảnh hưởng
‫đến mô hình của chúng tôi.
‫Đây là điểm tiếp theo của việc lựa chọn thuộc tính về phía trước của chúng tôi.
‫Điều đó có nghĩa là gì?
‫Chà, chúng ta có thể thử đào tạo mô hình của mình bằng các kỹ thuật khác nhau, lựa chọn thuộc tính ngược.
‫Về cơ bản nói rằng đào tạo mô hình trên tất cả các thuộc tính và sau đó từ từ bắt đầu lấy đi các thuộc tính
‫hoặc cột để đào tạo mô hình của bạn.
‫Điều đó có ảnh hưởng đến mô hình của bạn?
‫Nó có cải thiện mô hình không?
‫Lựa chọn thuộc tính chuyển tiếp là ngôi sao đối diện chỉ với một cột.
‫Khi bạn đào tạo mô hình và tiếp tục thêm từng thuộc tính một cho đến khi bạn có được độ chính xác để ổn định.
‫Nghĩa là, nếu bạn tiếp tục tăng các cột và giả sử sau cột thứ 50, tất cả các thuộc tính khác mà bạn thêm
‫vào sẽ không cải thiện mô hình.
‫Vậy thì có lẽ chúng ta có thể không cần nó.
‫Ý tưởng về phân tích tương quan, lựa chọn thuộc tính tiến lùi này là tất cả các cách để chúng tôi kiểm tra mô
‫hình của mình, giảm dữ liệu nếu chúng tôi muốn và chơi với mô hình của chúng tôi thay vì chỉ giả định rằng nếu chúng tôi bao
‫gồm tất cả mọi thứ, mọi thứ sẽ làm cho mô hình tốt hơn.
‫Đó thường không phải là trường hợp.
‫Được rồi.
‫Trở lại với Daniel.