Kovaryans ve Korelasyon: Veri Bilimiyle İlgili İki Farklı Kavramı Anlamak

Veri biliminde birbiriyle değiştirilebilir birçok terim vardır. Mevcut bir soruna daha iyi bir çözüm sağlamak için verileri analiz etme ve anlama bilimidir. Gelecekteki trendler ve eylemler hakkında doğru tahminler verebiliyor ve bu da onu günümüz dünyasının en popüler ve trend alanı haline getiriyor. Veri bilimi, veri davranışını anlamak için algoritmaların, yapay zekanın ve istatistiklerin bir kombinasyonunu kullanır. Gelecekteki sonuçları tahmin etmek için verileri anlamak, veri biliminin birincil hedefidir. Tüm algoritmalar ve makine öğrenimi programları istatistiksel ilişkilere dayanmaktadır. İstatistikler veri biliminin temeli olarak düşünülebilir.

İstatistikler

İstatistik, veri analizi ile ilgilenen bir matematik dalıdır. Veri davranışını anlamak ve analiz etmek için istatistikte standart tanımlar ve teknikler kullanılır. İleri aşamadaki bu teknikler, makine öğrenimi algoritmaları için bloklar haline gelir. İstatistikte en yaygın ve sık kullanılan kavram varyanstır. Varyans, veri kümesindeki her bir girdinin, veri kümesinin ortalamasından farkıdır. Varyans, veri setinin ortalama veya ortalamasına ilişkin ıraksamasını ve geniş ekranlarını tanımlar. Varyans, verilerdeki anormallikleri ölçmek için yaygın olarak kullanılır.

Kovaryans ve korelasyon istatistikte birbirinin yerine kullanılır. Bu iki terime istatistiklerde sıkça rastlarız. İnsanların iki farklı veri seti arasındaki ilişkiden bahsettiği bu alanda, kovaryans ve korelasyon terimleri simbiyotik bir ilişkiye sahiptir. Kovaryans, iki değişken arasındaki değişimi, korelasyon ise iki bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi tanımlar. Veri bilimi her iki kavramı da düzenli olarak kullanır. Kovaryans, birbiriyle ilgili bir senaryoda iki bağımsız faktördeki değişimi anlamak için kullanılır. Korelasyon, birbiri ile ilgili değişim oranından bahseder.

Kovaryans:

Kovaryans, iki değişken arasındaki ilişkinin yönünü tanımlar. İlişkinin gücünü düşünmez. İki değişken arasındaki orantılılığı bilmemizi sağlar. Kovaryans herhangi bir gerçek sayı olabilir. Değişkenlerin varyansına ve haritalamanın ölçeğine bağlıdır. Değişken kümesinden ortalama farkların toplamının toplam eleman sayısına bölünmesiyle hesaplanabilir. Veri bilimindeki kovaryans, geçmişteki olayları anlamak için verileri analiz etmek için kullanılır. Çeşitli değişkenlerin davranışı, bir faktördeki değişiklikle değişir. Bu, neler olduğunu daha iyi anlamak için kullanılabilir. Kovaryans, değişkenler arasındaki ilişkinin temel olarak anlaşılmasını sağlayabilir. Değişken doğrudan orantılı veya ters orantılı olabilir. Orantısız değişkenleri anlamak, gözlemlemek ve incelemek için diğer gelişmiş istatistiksel tekniklere ihtiyaç vardır.

korelasyon:

Korelasyon, iki değişken arasındaki ilişkinin gücünü açıklar. Kovaryans ve korelasyon ilişkilidir. Kovaryansı her iki değişkenin standart sapmalarının ürününe bölerseniz korelasyonu elde edersiniz. Korelasyon [-1,1] kümesine bağlıdır. Bir değişkeni diğerine bağlı olarak tahmin etmemizi sağlar. Veri bilimi, gelecekteki oluşumları bu şekilde doğru bir şekilde tahmin eder. Kovaryansın doğaçlama bir versiyonudur. Hem değişkenler arasındaki ilişkiyi hem de değişkenlerin gücünü gösterir. Korelasyon katsayıları, makine öğreniminde doğrusal regresyonlar oluşturmak için kullanılır. Değişkenler yakından ilişkiliyse, katsayı değeri 1'e veya -1'e yakın olacaktır.

EĞER değişkenler doğrusal olarak ilişkili değilse, katsayı sıfır olma eğiliminde olacaktır. Bu, katsayıların tamamen ilgisiz olduğu anlamına gelmez. Üst düzey bir ilişkileri olabilir. Bir tahmin veri bilimi modelinin doğruluğu, katsayı faktörüne bağlı olacaktır. Faktör uç noktalara ne kadar yakınsa, tahmin modelinin algoritması o kadar doğru çalışır.

Kovaryans ve Korelasyon

Kovaryans ve korelasyonun önemi ve önemi, mevcut algoritmalarda ve kullanımda çok katı bir şekilde kanıtlanmıştır. Veri bilimi, büyük verileri analiz etmek ve anlamak için bu iki doğrusal tekniğe büyük ölçüde güvenir. Her ikisi de birbiriyle çok yakından ilişkilidir, ancak birbirlerinden çok farklıdır. Her iki tekniğin karşılıklı uygulamaları, veri bilimine doğruluğunu ve verimliliğini verir. İnce farkı teoride anlamak zor ama bir örnekle kolayca anlaşılabilir.

Veri bilimi, verileri analiz etmek için kovaryans ve korelasyona ek olarak birçok teknik sunar. Birçok fırsat sunar ve sürekli bir yükseliş içindedir. Veri bilimcilere olan talep son birkaç ayda çok arttı. Umarım bu, arasındaki fark hakkında daha net bir fikir sunar. Korelasyon ve Kovaryans.