في هذه المقالة ، سنركز على تحليل انحدار الارتباط لإيجاد الارتباط بين المتغيرات في بايثون.
ما هو تحليل انحدار الارتباط؟
تحليل انحدار الارتباط خطوة مهمة في عملية المعالجة المسبقة للبيانات لنمذجة مجموعات البيانات. بالنسبة لأي مجموعة بيانات ، من المهم جدًا وصف العلاقة بين المتغيرات وفهم تأثير المتغيرات على التنبؤ الكلي للبيانات بالإضافة إلى متغير الهدف / الاستجابة.
هذا هو الوقت الذي يظهر فيه تحليل انحدار الارتباط في الصورة.
يساعدنا تحليل الارتباط في تحليل الجوانب التالية من البيانات-
- العلاقة بين المتغيرات المستقلة أي المعلومات التي تصورها وعلاقتها.
- تأثير المتغيرات المستقلة على المتغير التابع.
من الأهمية بمكان لأي مطور أن يفهم العلاقة بين المتغيرات المستقلة.
يتراوح الارتباط من 0 إلى 1 . يوضح الارتباط العالي بين المتغيرين أن كلا المتغيرين يمثلان نفس المعلومات.
سلسلة جافا سكريبت إلى json
وبالتالي ، فإنه يؤدي إلى وجود علاقة خطية متعددة ويمكننا إسقاط أي من هذه المتغيرات.
بعد أن فهمنا مفهوم الارتباط ، دعونا الآن نحاول تنفيذه عمليًا في القسم التالي.
# بايثون متقدم # بايثون # علم البيانات
www.journaldev.com
تحليل انحدار الارتباط في بايثون - JournalDev
في هذه المقالة ، سنركز على تحليل انحدار الارتباط لإيجاد الارتباط بين المتغيرات في بايثون.