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撸模型时总要分析的相关性究竟是什么？皮尔逊值给你答案

你说你会买哪一个牌子呢？（在不考虑通过称重的情况下）。 在现代社会，凡是工厂出厂的产品，基本上都离不开方差这个概念。...也就是说，方差衡量的是样本距离均值的期望。 它本来应该写成：。 但是由于式子当中存在绝对值，我们通常会对它平方，从而将绝对值消掉。...皮尔逊值和余弦值类似，可以反映两个分布之间的相关性，如果p值大于0，说明两组变量成正相关，否则则成负相关。我们可以通过计算证明p值是一个位于-1到1之间的数。...因为本质上来机器学习的模型做的就是通过挖掘特征和预测值之间的相关性来完成预测，如果某一组特征和预测值之间是完全独立的，那么它对于模型来说就是无用的，无论我们选择什么样的模型都是如此。...所以，我们经常会通过分析特征和label之间的皮尔逊值来衡量特征的重要程度，从而对特征进行取舍和再加工。

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数据分析面试手册《统计篇》

想要了解假设检验，就要先知道为什么要进行假设检验，学术上讲假设检验的目的在于判断原假设的总体和现在实际的总体是否发生了显著差异；简单的说就是我们想要去判断样本与样本、样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的时候需要进行假设检验...考频： 难度： 分析 相关性分析是用于检验两个属性之间关系的一种分析方法，常见的相关性分析方法如下： 图表分析 皮尔逊相关系数 协方差 卡方检验 解答 图表分析 对于一般的属性关系，我们采用简单的绘图方式就能够看出二者的属性关系...皮尔逊相关系数 皮尔逊相关系数通常用于衡量两个连续变量之间的相关程度，其取值是有界的，范围为[-1, 1]，我们可以根据相关系数的取值(绝对值)来衡量两个变量的相关性: 0.8-1.0：极强相关...0.6-0.8：强相关 0.4-0.6：中等程度相关 0.2-0.4：弱相关 0.0-0.2：极弱相关或无相关 协方差 协方差和皮尔逊一样通常用于两个连续变量之间相关性的检验，使用协方差判断相关性的结果比较直接...当cov(X,Y)>0时，表明X和Y正相关 当cov(X,Y)时，表明X和Y负相关 当cov(X,Y)=0时，表明X和Y不相关 卡方检验 卡方检验可以用于离散和离散数据之间相关性的检验。

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    KDD 2022 | 深度图神经网络中的特征过相关：一个新的视角

    (2)是什么导致了过相关问题？(3)过相关和过平滑之间的关系和区别是什么？通过探索这些问题，文章发现当堆叠更多的GNN层时，过多进行特征传播和变换通常会导致特征维度更加相关，同时也会过平滑。...3.1 过相关和过平滑 这节证明了堆叠多个图神经网络层可以显著增加特征维度之间的相关性。文章选择皮尔逊相关系数来评估深层GNN中特征维度之间的相关性。...具体地，将三个模型的深度从2改变到50，并计算节点最终表示的相关度 (Corr) 和平滑度 (SMV) 的值： 可以看出： 当层数增加时，维度之间的相关性显著增加。...在上式中，通过最小化第一项以减少不同特征维度之间的协方差，并且当第一项为零时，特征维度间将变得不相关。通过最小化第二项，我们让每个维度的范数（减去平均值后）趋向于1。...它进一步证明了在实现更深层的GNN中缓解过相关性的重要性。 5.2.3 训练时的相关性和平滑度 如表1所示，DeCorr在Citeseer数据集的GAT中取得了比其他基线明显的改进。

    1.2K30

    大话脑影像系列之三：趣谈散点图与相关系数

    图3：散点图与拟合线（橙色），左：正相关；中：不相关；右：负相关 其实我告诉你，现在这根橙色拟合线的趋势就是相关性。...真正拿到数据进行计算相关系数，多多少少会存在一定的相关性，真正不相关的例子太少太少，（比如你和思影科技，你来参加培训，于是我们就相关了，培训信息还是老规矩翻看历史信息或简单粗暴的点击阅读原文，你没看错，...前一阵子有一篇文章说：中国三峡大坝是影响日本地震的原因。该文说这个相关性还是非常非常显著的。 那么问题来了：相关系数的计算怎么会有显著性呢？ 多图警示！...2、剔除点是根据三倍方差以上的点进行剔除（图中色彩斑斓的圈，就是n倍方差边界线） 3、相关系数和斜率存在一定关系，可以说，斜率越靠近1，相关系数越大。...（最小二乘法 = 一次拟合 = 一次回归） 5、本文所指相关，指代皮尔逊相关， 没错就是他：卡尔·皮尔逊 （眼神里透露着浓浓的英伦学者风，一口倍地道的伦敦腔“May I help you,sir?）

    1.8K60

    数据科学特征选择方法入门

    皮尔逊相关系数是对-1和1之间两个特征相似性的度量。接近1或-1的值表示这两个特征具有很高的相关性，并且可能相关。...当lambda等于0时，结果将是一个不带惩罚的正则普通最小二乘模型。 ? ? ? 这说明了岭回归如何通过使线性回归中的一些大系数接近零来调整它们。 ?...这就是为什么Lasso在某些时候更受欢迎，特别是当您希望降低模型复杂性时。模型的特征数量越少，复杂性越低。...简单地说，它选择最能预测树中每个点的响应变量是什么的特征。这是一个包装方法，因为它尝试所有可能的功能组合，然后选择最好的功能组合。...交互项：当两个特征依赖于另一个特征的值时，量化它们之间的关系；减轻多重共线性并能进一步洞察数据多重共线性：当两个或多个独立变量彼此高度相关时发生。

    1.4K30

    入门 | 从PCC到MIC，一文教你如何计算变量之间的相关性

    当角度为零时（即两个向量指向完全相同的方向），cos(ϴ) 等于 1。 当角度为 -180°时（两个向量指向完全相反的方向），cos(ϴ) 等于 -1。...当角度为 90°时（两个向量指向完全不相关的方向），cos(ϴ) 等于 0。 这可能看起来很熟悉——一个介于 +1 和 -1 之间的衡量标准似乎描述了两个向量之间的关系？...A) 正相关向量； B) 负相关向量； C) 不相关向量 该角度 ϴ 的余弦在数学上与皮尔逊相关系数相等。当被视为高维箭头时，正相关向量将指向一个相似的方向。负相关向量将指向相反的方向。...当布朗在显微镜下研究植物花粉时，注意到液面上有随机运动的有机颗粒。 他没有想到，这一观察竟使他名垂千古——他成为了布朗运动的（重新）发现者。...让我们来计算它们的熵，看看答案是什么。

    4K60

    批量相关分析，听说你找好久了？

    相关性散点图是展现两组数据相关性的一种非常直观的方式，特别是在分析两个变量相关性的时候，是用处最大的分析图形。...下面就教大家怎么做， 基本概念 相关关系：当一个或几个相互联系的变量取一定的数值时，与之相对应的另一变量的值虽然不确定，但它仍按某种规律一定的范围内变化。...⑵不完全相关：两个变量之间的关系介于不相关和完全相关之间。 ⑶不相关：如果两个变量彼此的数量变化互相独立，没有关系。...相关系数 相关系数是最早由统计学家卡尔·皮尔逊设计的统计指标，是研究变量之间线性相关程度的量，一般用字母 r 表示。由于研究对象的不同，相关系数有多种定义方式，较为常用的是皮尔逊相关系数。...图上有什么呢？散点，趋势线，95%置信区间，相关系数，p值。好，接下来让我们自己来画一画！在这里我们用的是ggpubr包，这个是一个极力推荐的绘图包，希望大家能够收藏。

    2.4K30

    统计计量 | 吸烟的人更长寿？冰淇淋销量越好溺亡人数越多？——相关分析概述

    当Sig>0.05时，表明该变量服从正态分布，否则为非正态分布。 注：当样本量大于50时用K-S检验结果，样本量小于50时用Shapiro-Wilk检验结果。...Spearman相关 当定距数据不满足正态分布，不能使用皮尔逊相关分析，这时，可以在相关分析中引入秩分，借助秩分实现相关性检验，即先分别计算两个序列的秩分，然后以秩分值代替原始数据，代入到皮尔逊相关系数公式中...结论分析 在斯皮尔曼相关性分析中，也能够得到相关系数（r）和检验概率（Sig.），当检验概率小于0.05时，表示两列数据之间存在相关性。...结论分析 在肯德尔相关性分析中，能够得到两个数值：相关系数（r）和检验概率（Sig.），当检验概率小于0.05时，表示两列数据之间存在相关性。 案例分析 现在有一份《学生成绩数据》，如下图所示。...在皮尔逊相关分析中，语文、数学、英语和地理成绩之间的所有检验概率都大于0.05，说明它们之间都不存在相关性；同时，皮尔逊相关系数都小于0.4，也证明了它们之间没有相关性。

    1.3K40

    ChatGPT要把数据标注行业干掉了？比人便宜20倍，而且还更准

    近日，来自苏黎世大学的研究者证明了 ChatGPT 在多项注释任务（包括相关性、立场、主题和框架检测）上优于众包工作平台和人类工作助理。...具体来说，训练有素的注释者（研究助理）为五个具有不同类别数量的概念类别构建了黄金标准：推文与内容审核问题的相关性（相关 / 不相关）；关于第 230 条（美国 1996 年《通信规范法》的一部分）的立场...对于相关性，有两个类别（相关 / 不相关），ChatGPT 的准确率为 72.8%，而对于立场，有三个类别（正面 / 负面 / 中性）的准确率为 78.7%。...关于编码器协议，图 1 显示 ChatGPT 的性能非常高，当温度参数设置为 0.2 时，所有任务的性能都超过 95%。这些值高于任何人类，包括训练有素的注释者。...编码器间一致性和准确性之间的关系是正的，但很弱（皮尔逊相关系数：0.17）。尽管相关性仅基于五个数据点，但它表明较低的温度值可能更适合注释任务，因为它似乎可以提高结果的一致性而不会大幅降低准确性。

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    机器学习特征降维

    特征降维概念 特征对训练模型时非常重要的；用于训练的数据集包含一些不重要的特征，可能导致模型性能不好、泛化性能不佳；例如： 某些特征的取值较为接近，其包含的信息较少 希望特征独立存在对预测产生影响，两个特征同增同减非常相关...通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变 量叫主成分。...特征x和目标值y的密切程度，是否同增同减；特征x和特征x之间是否同增同减； 可以把密切相关的2个列，删除掉1列，达到特征降维的效果 常见2个相关系数：皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数 皮尔逊相关系数...反映变量之间相关关系密切程度的统计指标 相关系数的值介于–1与+1之间，当 r>0 时，表示两变量正相关，r时，两变量为负相关，当 |r|=1 时，表示两变量为完全相关，当r=0时，表示两变量间无相关关系...，取值 [-1, 1]之间，斯皮尔曼相关系数比皮尔逊相关系数应用更加广泛。

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    如何在相关矩阵图上添加p-value

    关系极弱，认为不相关 计算公式为： ?...但是我们知道皮尔逊相关系数表示的是两组数据线性相关的程度，但是如果两者在统计学上不存在相关性呢？那这个指标还有什么意义？因此，我们在评判相关的时候需要同时考量p值和r相关系数大小。...可能只是因为偶然因素引起的,那么多少才算显著,一般p值小于0.05就是显著了；如果小于0.01就更显著；例如p值=0.001,就是很高的显著水平了,只要显著,就可以下结论说：拒绝原假设无关,两组数据显著相关也说两者间确实有明显关系...Correlation(皮尔逊相关系数),通常也称为R值,在确认上面指标显著情况下,再来看这个指标,一般相关系数越高表明两者间关系越密切....用圆圈大小和颜色鲜艳程度辅助color legend可以很好的区分和找出相关性明显的。

    1.7K30

    距离和相似性度量在机器学习中的使用统计

    当 p 趋近于无穷大时，闵可夫斯基距离转化成切比雪夫距离（Chebyshev distance）： ?...注意，当 p 时，闵可夫斯基距离不再符合三角形法则，举个例子：当 p 2, 而 (0,1) 到这两个点的距离都是 1...这种方法在假设数据各个维度不相关的情况下利用数据分布的特性计算出不同的距离。...这就是下面要说的皮尔逊相关系数（Pearson correlation），有时候也直接叫相关系数: ? 皮尔逊相关系数具有平移不变性和尺度不变性，计算出了两个向量（维度）的相关性。...不过，一般我们在谈论相关系数的时候，将 x 与 y 对应位置的两个数值看作一个样本点，皮尔逊系数用来表示这些样本点分布的相关性。 ?

    2.6K30

    【操作篇】荧光共定位的定量分析！

    （这是红色通道-绿色通道性形成的散点图，可以看出散点几乎都落在对角线上，说明红绿通道相关性极强，且红绿通道荧光强度基本相当。） ? 5. 接着再次按照如下设置勾选，然后点击Forward。 ? 6....（数据是基于以上散点图进行回归分析，得到的皮尔逊相关系数为0.919032，重叠系数R为0.932092，接近1，说明红绿通道散点相关性极强！） ?...7.总结一下，操作后我们得到红绿通道散点图、皮尔逊相关系数以及重叠系数，这三个要素是报告荧光共定位分析的最重要的数据，必须在论文中报告。...什么是荧光原位杂交(FISH)？ 如何降低荧光实验的自发荧光？ Co-IP免疫共沉淀 【长文】—染色质免疫共沉淀（ChIP）原理及注意事项 Ending

    4.1K30

    Nature Communications:局部结构-功能耦合的遗传性和个体变异性

    结果        我们首先展示了不相关的年轻人的区域SC-FC耦合值，将全脑SC-FC耦合与网络间和网络内SC-FC耦合进行比较，并证明了该测量的个体内和样本外可靠性。...最后，我们证明了全脑SC - FC耦合的遗传性。我们的数据包括941名年轻健康成年人的MRI、人口统计学、认知和家庭关系数据，由人类连接体项目(HCP)整理。...FC通过区域时间序列的皮尔逊相关计算。采用解剖受限的概率性纤维束造影术构建SC;        然后，SC矩阵中的条目将连接区域对的流线的全局滤波权值(SIFT2)之和除以两个区域的体积之和。...此外，我们利用346名不相关的HCP受试者(年龄28.78 - 3.80岁;148名男性和198名女性)，与最初的420名无关受试者不同。样本外的可靠性也很高, 和高相关性，参见图3 b。...当计算中考虑到距离时，两种耦合计算的一个显著差异是较弱的皮层下SC-FC耦合。我们假设这是由于皮层下结构离大多数皮层区域更远，但也与所有皮层区域高度相连，所以距离协变对其耦合措施有更大的影响。

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    A Gentle Introduction to Autocorrelation and Partial Autocorrelation (译文)

    如果真的是这种情况，我们可以用皮尔逊相关系数(Pearson’s correlation coefficient)来总结变量之间的相关性。...皮尔逊相关系数(Pearson’s correlation coefficient)是介于-1和1之间的数字，分别描述负相关或正相关。零值表示不相关。...这些间接相关性是观测值相关性的线性函数，包括在干预时间步上的观测值。 偏自相关函数试图消除这些间接相关性。...每日最低温度数据集的偏自相关图 ACF和PACF图的直观认识(intuition) 自相关函数图和时间序列的偏自相关函数说明了一个完全不同的事情。...我们期望MA(k)过程的ACF与最近的lag值之间的关系显示出强烈的相关性，然后急剧下降到低或者无相关性。根据定义，这解释了整个过程是如何产生的。

    1.6K60

    使用Seaborn和Pandas进行相关性分析和可视化

    简单地说，相关性是非常重要的。 Python的最大好处就库多，有很多库已经为我们提供了快速有效地查看相关性所需的工具。让我们简要地看看什么是相关性，以及如何使用热图在数据集中找到强相关性。...什么是相关性？ 相关性是一种确定数据集中的两个变量是否以任何方式关联的方法。关联具有许多实际应用。我们可以查看使用某些搜索词是否与youtube上的观看次数相关。或者查看广告是否与销售相关。...建立机器学习模型时，相关性是确定特征的重要因素。这不仅可以帮助我们查看哪些要素是线性相关的，而且如果要素之间的相关性很强，我们可以将其删除以防止信息重复。 您如何衡量相关性？...它告诉我们两列是正相关，不相关还是负相关。越接近1，则正相关越强。接近-1时，负相关性越强（即，列越“相反”）。越接近0，相关性越弱。 r值公式 ?...该相关性的r值为-0.958188。这表明了很强的负相关关系。直观上，这也是有道理的。随着孩子年龄的增长，他们乳牙会被替换掉。 年龄和眼睛颜色 ? 在上一个散点图中，我们看到一些点没有明显的斜率。

    2.5K20

    数学建模--带你彻底明白~~皮尔逊相关系数

    ，例如这个2022C题里面的第四问的化学成分之间的关联性，这个实际上就是相关性，这个是我们躲不掉的一个问题，这个使用到的知识例如皮尔逊相关系数，斯皮尔曼相关系数等等都是我们需要掌握的，今天有幸学到了皮尔逊相关系数...，感觉困扰自己很长时间的问题突然有了答案，请听我细细道来； 4.今天的博客内容概览 今天会介绍这个数据透视表的制作； 以及这个皮尔逊相关系数的具体用法以及相关的求解； 5.数据透视表 为什么要使用数据透视表...，这个时候很难直观的看到喜好相似度，这个时候我们就必须了解一下这个皮尔逊相关系数； 6.1基本概念 皮尔逊相关系数精确定义：用于度量两个变量或者是向量之间的相关性的参数； 6.2获得离差向量 我们想要比较这个拓拓和茂茂的相关性...#也就是说，只有当两个用户共同评分的电影在10部及以上时，才计算他们之间的皮尔逊相关系数。 #若两个用户共同评分的电影在10部以下时，则不计算他们之间的皮尔逊相关系数，结果会用空值替代。...也就是说，我们需要先获取相似用户评分过的所有电影数据，再筛选出评分为5的电影。 但这就是最后的可推荐电影了吗？

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    自相关和偏自相关的简单介绍

    如果真的是这种情况，我们可以用皮尔逊相关系数(Pearson’s correlation coefficient)来总结变量之间的相关性。...皮尔逊相关系数(Pearson’s correlation coefficient)是介于-1和1之间的数字，分别描述负相关或正相关。零值表示不相关。...这些间接相关性是观测值相关性的线性函数，包括在干预时间步上的观测值。 偏自相关函数试图消除这些间接相关性。...[fbn71zrqv1.png] 每日最低温度数据集的偏自相关图 ACF和PACF图的直观认识(intuition) 自相关函数图和时间序列的偏自相关函数说明了一个完全不同的事情。...我们期望MA(k)过程的ACF与最近的lag值之间的关系显示出强烈的相关性，然后急剧下降到低或者无相关性。根据定义，这解释了整个过程是如何产生的。

    6.3K70

    聊聊你知道和不知道的相关性系数

    相关系数是用来度量两个变量之间相关性大小的一个量化指标。比如你要判断啤酒和尿布之间是否有相关性，就可以计算这两个变量的相关系数，通过相关系数来判断两者的相关性大小。...协方差除了表示两个变量总体的误差以外还用来表示两个变量之间的相关性，为什么协方差可以表示两个变量之间的相关性呢？我们需要从协方差的公式入手。...协方差比较容易受到量纲的影响，什么是量纲呢，就是单位，比如年龄和身高就不是一个单位，当X和Y变量的量纲之间的差别很大时，就会对协方差结果产生很大影响。...什么原因导致的，我们就用什么方法解决。协方差差别很大的原因主要是因为量纲不同的原因引起的，那我们针对变量进行去量纲处理就行，怎么去量纲呢？...答案就是我们这节要讲的秩相关(Spearman)系数，为什么这个可以避免异常值的影响呢？

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