Демистификация корреляционной матрицы в науке о данных

•Корреляционная матрица используется для визуализации корреляций между переменными в наборе данных. •Каждая ячейка матрицы содержит коэффициент корреляции между двумя переменными. •Коэффициент корреляции может быть положительным, отрицательным или нулевым. •Корреляция может быть линейной или нелинейной. •Линейная корреляция предполагает, что изменения в одной переменной всегда вызывают изменения в другой с постоянным коэффициентом. •Нелинейная корреляция не предполагает линейной зависимости. •Корреляция Пирсона используется для линейной корреляции. •Корреляция Спирмена подходит для нелинейных зависимостей и порядковых данных. •Корреляция Кендалла-Тау подходит для небольших наборов данных и точнее отражает силу взаимосвязи. •Направление корреляции указывает на направление зависимости. •Сила корреляции определяется абсолютным значением коэффициента. •Симметрия матрицы упрощает интерпретацию. •Шаблоны в матрице могут указывать на сходные характеристики переменных. •Мультиколлинеарность требует устранения перед обучением модели. •Тепловые карты используются для визуализации корреляций. •Кластерный анализ группирует сильно коррелированные переменные. •Диаграммы рассеяния показывают зависимости между двумя переменными. •Корреляция не доказывает причинно-следственную связь. •Выбросы и нелинейные зависимости могут искажать результаты. •Масштабирование данных важно для сопоставимости. •Мультиколлинеарность может привести к искаженным оценкам параметров.

читать материал полностью

Этот пост подготовила нейросеть: сделала выжимку статьи и, возможно, даже перевела ее с английского. А бот опубликовал пост в Сетке.