共分散と相関: データ サイエンスに関する XNUMX つの異なる概念を理解する

データ サイエンスには、互換性のある用語がたくさんあります。データを分析して理解し、既存の問題に対するより良い解決策を提供する科学です。将来の傾向や行動を正確に予測できるため、今日の世界で最も人気があり、トレンドとなっている分野となっています。データ サイエンスでは、アルゴリズム、人工知能、統計を組み合わせてデータの動作を理解します。データを理解して将来の結果を予測することは、データ サイエンスの主な目標です。すべてのアルゴリズムと機械学習プログラムは統計的関係に基づいています。統計はデータサイエンスの基礎と言えます。

統計

統計学は、データ分析を扱う数学の一分野です。 標準の定義と手法は、データの動作を理解して分析するために統計で使用されます。 これらの高度な段階の技術は、機械学習アルゴリズムのブロックになります。 統計で最も一般的で頻繁に使用される概念は分散です。 分散は、データ セットの平均からのデータ セット内の各エントリの変動です。 分散は、平均値に関するデータセットの発散とワイドスクリーンを定義します。 分散はデータの異常を測定するために広く使用されています。

共分散と相関は、統計では同じ意味で使用されます。 この XNUMX つの用語は統計で頻繁に登場します。 この分野では、XNUMX つの異なるデータ セット間の関係について話され、共分散と相関という用語は共生関係にあります。 共分散は XNUMX つの変数間の変動を定義し、相関は XNUMX つの独立変数間の関係を定義します。 データ サイエンスでは両方の概念が定期的に使用されます。 共分散は、シナリオ内の相互に関係する XNUMX つの独立した要因の変化を理解するために使用されます。 相関関係は、互いに関する変化率を表します。

共分散：

共分散は、XNUMX つの変数間の関係の方向を定義します。 関係の強さについて深く考えることはありません。 これにより、XNUMX つの変数間の比例関係がわかります。 共分散には任意の実数を指定できます。 それは変数の分散とマッピングのスケールに依存します。 これは、変数セットからの平均の差の合計を要素の総数で割った積として計算できます。 データ サイエンスにおける共分散は、過去の出来事を理解するためにデータを分析するために使用されます。 因子が変化すると、さまざまな変数の動作が変化します。 これを使用すると、何が起こっているのかをよりよく理解できます。 共分散は、変数間の関係の基本的な理解を提供します。 変数は正比例または反比例のいずれかになります。 非比例変数を理解、観察、研究するには、他の高度な統計手法が必要です。

相関：

相関関係は、1,1 つの変数間の関係の強さを説明します。 共分散と相関には関連性があります。 共分散を両方の変数の標準偏差の積で割ると、相関関係が得られます。 相関はセット [-1] にバインドされます。 これにより、ある変数を他の変数に応じて予測できるようになります。 これは、データ サイエンスが将来の出来事を正確に予測する方法です。 これは共分散の即興バージョンです。 変数間の関係と変数の強さの両方を示します。 相関係数は機械学習で線形回帰を作成するために使用されます。 変数が密接に関連している場合、係数値は 1 または -XNUMX に近くなります。

変数が線形に関係していない場合、係数はゼロになる傾向があります。 係数が完全に無関係であるという意味ではありません。 それらは高次の関係にある可能性があります。 予測データ サイエンス モデルの精度は、係数係数によって異なります。 係数が極端に近づくほど、予測モデルのアルゴリズムはより正確に機能します。

共分散と相関

共分散と相関の重要性と重要性は、現在のアルゴリズムと使用法で非常に厳密に証明されています。 データ サイエンスは、ビッグ データを分析して理解するために、これらの線形手法の両方に大きく依存しています。 両方は互いに非常に密接に関連していますが、互いに大きく異なります。 両方の技術を相互に適用することで、データ サイエンスの精度と効率が向上します。 微妙な違いを理論的に理解するのは難しいですが、例を使えば簡単に理解できます。

データ サイエンスでは、共分散と相関に加えて、データを分析するための多くの手法が提供されます。 それは多くの機会を提供し、継続的に増加しています。 データサイエンティストの需要は、過去数か月間で大幅に増加しました。 これにより、次の違いがより明確に理解できると思います。 相関と共分散.