Kovaryans vs. Korelasyon: Veri Bilimiyle İlgili İki Farklı Kavramı Anlama

Veri bilimi, birbirinin yerine kullanılan birçok terimi içerir. Verileri analiz ederek ve anlayarak mevcut bir soruna daha iyi bir çözüm sunan bir bilimdir. Gelecek eğilimleri ve eylemleri doğru bir şekilde öngörebilir, bu nedenle de bugünün en popüler ve trend alanlarından biridir. Veri bilimi, verileri anlamak için algoritmalar, yapay zeka ve istatistiklerin bir kombinasyonunu kullanır. Verileri gelecek sonuçları öngörmek için anlamak, veri biliminin birincil hedefidir. Tüm algoritmalar ve makine öğrenimi programları istatistiksel ilişkiler temelinde oluşturulmuştur. İstatistik, veri biliminin temelini oluşturabilir.

İstatistik

İstatistik, veri analizi ile ilgilenen bir matematik dalıdır. İstatistikte, verileri anlamak ve analiz etmek için standart tanımlar ve teknikler kullanılır. Bu teknikler, gelişmiş aşamada makine öğrenimi algoritmalarının temelini oluşturur. İstatistikte en yaygın ve sık kullanılan kavram varyanstır. Varyans, veri kümesindeki her girişin veri kümesinin ortalamasından sapmasıdır. Varyans, veri kümesinin ortalaması veya ortalama değerine göre veri kümesinin sapmasını ve genişliğini tanımlar. Varyans, verileri anormalıkları ölçmek için yaygın olarak kullanılır.

Kovaryans ve korelasyon, istatistikte birbirinin yerine kullanılan terimlerdir. İki farklı veri kümesi arasındaki ilişki hakkında konuştuğumuz bu alanda, kovaryans ve korelasyon terimleri simbiyotik bir ilişkiye sahiptir. Kovaryans, iki değişken arasındaki varyasyonu tanımlarken, korelasyon iki bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi tanımlar. Veri bilimi, her iki kavramı da düzenli olarak kullanır. Kovaryans, iki bağımsız faktördeki değişimi birbirlerine ilişkin olarak anlamak için kullanılır. Korelasyon, birbirlerine ilişkin değişim oranını konuşur.

Kovaryans:

Kovaryans, iki değişken arasındaki ilişkinin yönünü tanımlar. İlişkinin gücünü düşünmez. İki değişken arasındaki orantılılığı bize bildirir. Kovaryans, herhangi bir gerçek sayı olabilir. Değişkenlerin varyansına ve ölçekleme ölçeğine bağlıdır. Değişken kümesindeki ortalama değerden farklılıkların toplamının ürününün toplam eleman sayısıyla bölünmesi olarak hesaplanabilir. Veri biliminde kovaryans, geçmiş olayları anlamak için verileri analiz etmek için kullanılır. Farklı değişkenlerin davranışları, bir faktördeki değişimle değişir. Bu, neler olduğu hakkında daha iyi bir anlayış sağlamak için kullanılabilir. Kovaryans, değişkenler arasındaki ilişkinin temel bir anlayışını sağlayabilir. Değişkenler doğrudan veya ters orantılı olabilir. Orantılı olmayan değişkenler, daha gelişmiş istatistiksel teknikler gerektirir.

Korelasyon:

Korelasyon, iki değişken arasındaki ilişkinin gücünü açıklar. Kovaryans ve korelasyon birbirleriyle ilgili. Kovaryansı her iki değişkenin standart sapmalarının ürününe bölerseniz, korelasyonu elde edersiniz. Korelasyon, [-1,1] kümesine bağlıdır. Bize bir değişkeni diğerine bağlı olarak öngörmeyi sağlar. Bu, veri biliminin gelecekteki olayları doğru bir şekilde öngörmesinin nedenidir. Kovaryansın geliştirilmiş bir versiyonudur. Hem değişkenler arasındaki ilişkiyi hem de değişkenlerin gücünü gösterir. Korelasyon katsayıları, makine öğrenimi için lineer regresyonlar oluşturmak için kullanılır. Değişkenler yakından ilgiliyse, katsayı değeri 1 veya -1’e yakın olacaktır.
Eğer değişkenler lineer olarak ilgili değilse, katsayı sıfıra yakınsar. Bu, katsayıların tamamen ilişkisiz olduğu anlamına gelmez. Daha yüksek düzen ilişkileri olabilir. Bir veri bilimi modelinin öngörme doğruluğu, katsayı faktörüne bağlıdır. Faktör, uç noktalara ne kadar yakınsa, öngörme modelinin algoritması o kadar doğru çalışır.

Kovaryans vs. Korelasyon

Kovaryans ve korelasyonun önemi ve önemi, mevcut algoritmalar ve kullanımlarda katı bir şekilde kanıtlanmıştır. Veri bilimi, büyük verileri analiz etmek ve anlamak için her iki lineer tekniğe de büyük ölçüde güvenir. Her iki teknik de birbirleriyle yakından ilgili, ancak birbirlerinden çok farklıdır. Her iki tekniğin ortak uygulamaları, veri bilimine doğruluğu ve verimliliği sağlar. İnce bir fark teoride anlaşılması zor olabilir, ancak bir örnekle kolayca anlaşılabilir.
Veri bilimi, kovaryans ve korelasyon dışında verileri analiz etmek için birçok teknik sunar. Çok fazla fırsat sunar ve sürekli bir yükseliştedir. Geçtiğimiz aylarda veri bilimcilerine olan talep çok arttı. Umarız bu, Korelasyon vs Kovaryans arasındaki fark hakkında daha net bir fikir verir.