回归中的相关度和决定系数

人工智能机器学习 2023-01-12 23:34:49

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目录1. 相关度1.1 相关度(Relevancy)1.2 应用实例2. 决定系数(R^2) 机器学习中关于回归模型有时候需要衡量自变量和因变量之间的相关度，接下来介绍两个衡量相关度的指标： 1. 相关度 1.1 相关度(Relevancy) 相关度是指两个事物间存在相互联系的百分比 相关度使用皮尔逊相关系数来进行衡量：取值：[-1,1] 该值>0 表示两个变量之间是正相关的，值为0表示...

起步训练集中可能有若干维度的特征。但有时并不是所有特征都是有用的，有的特征其实和结果并没有关系。因此需要一个能衡量自变量和因变量之间的相关度。皮尔逊相关系数皮尔逊相关系数( Pearson correlation coefficient），是用于度量两个变量 X 和 Y 之间的相关（线性相关），其值介于 -1 与 1 之间。在说皮尔逊相关系数之前，要先理解协方差( Covarian...

相关系数：考察两个事物（在数据里我们称之为变量）之间的相关程度。如果有两个变量：X、Y，最终计算出的相关系数的含义可以有如下理解： (1)、当相关系数为0时，X和Y两变量无关系。 (2)、当X的值增大（减小），Y值增大（减小），两个变量为正相关，相关系数在0.00与1.00之间。 (3)、当X的值增大（减小），Y值减小（增大），两个变量为负相关，相关系数在-1.00与0.00之间。相关系数的绝对值越大，相关性越强，相关系数越接近于1或-1，相关度越强，相关系数越接近于0，相关度越弱。 1、皮尔逊相关系数

8. 回归中的相关度和决定系数 1. 相关系数公式：相关系数 = 协方差/两个变量的方差乘积开根号。其次，相关系数的取值范围是[-1,1]：正向相关：>0,也就是你增大我增大，你减小，我减小；负向相关：<0，也就是你增大我减小，你减小我增大。 2. ...

前面几篇文章写了线性回归和非线性回归的一些基本知识和应用，这篇文章写一下如何衡量x与y的相关性，首先来看一些基本概念： 1.皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient） 1.1 衡量两个值线性相关强度的量 1.2 取值范围[-1,1]: 正向相关：>0 ;负向相关：<0 ;无相关性：=0 1.3 定义式：其中Cov(X,Y)为X与Y的协方差，Var[X]为X的方差，Var[Y]为Y的方差，具体计算如下，一般用r来表示： 2.计算方法举例假设有以下数据，

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