선형 관계 정량화

Python으로 배우는 선형 모델 입문

Jason Vestuto

Data Scientist

사전 시각화

3개 패널, 산점도 3개, 왼쪽에서 오른쪽으로 강한 상관에서 무상관 순

Python으로 배우는 선형 모델 입문

단일 변수 통계 복습

# Mean
mean = sum(x)/len(x)
# Deviation, sometimes called "centering"
dx = x - np.mean(x)
# Variance
variance = np.mean(dx*dx)
# Standard Deviation
stdev = np.sqrt(variance)
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공분산

# Deviations of two variables
dx = x - np.mean(x)
dy = y - np.mean(y)
# Co-vary means to vary together
deviation_products = dx*dy
# Covariance as the mean
covariance = np.mean(dx*dy)
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상관관계

# Divide deviations by standard deviation 
zx = dx/np.std(x)
zy = dy/np.std(y)
# Mean of the normalize deviations
correlation = np.mean(zx*zy)
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정규화: 이전

가우스 분포 그래프, 종 모양, 중심·높이·너비가 서로 다른 곡선들

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정규화: 이후

가우스 분포 그래프, 종 모양, 두 곡선 모두 0을 중심으로 같은 높이와 너비

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크기와 방향

  • 상관 값 범위: -1 ~ +1

6개 패널, 2행 3열, 산점도, 왼쪽에서 오른쪽으로 강한 상관에서 약한 상관 순

  • 두 요소: 크기(1 ~ 0)와 부호(+ 또는 -)
Python으로 배우는 선형 모델 입문

연습해 봅시다!

Python으로 배우는 선형 모델 입문

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