Corrélation vs régression : Différence entre corrélation et régression

Le besoin fondamental de la différence entre les deux termes est lié à l'approche analytique statistique qu'il propose pour trouver les connexions mutuelles entre deux variables. La mesure de chacune de ces connexions et l'impact de ces prédictions sont utilisées pour identifier ces schémas analytiques dans notre vie quotidienne.

Il est assez facile de confondre les deux termes. Voici comment leur différence serait mise en évidence avec une note clé. La principale différence entre la corrélation et la régression est que les mesures du degré d'une relation entre deux variables ; Soit x et y. Ici, la corrélation est pour la mesure du degré, tandis que la régression est un paramètre pour déterminer comment une variable affecte une autre.

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Coefficient de corrélation

Un coefficient de corrélation est appliqué pour mesurer un degré d'association dans les variables et est généralement appelé coefficient de corrélation de Pearson, qui dérive de sa source d'origine. Cette méthode est utilisée pour les problèmes d'association linéaire. Considérez-le comme une combinaison de mots signifiant, un lien entre deux variables, c'est-à-dire une corrélation.

Lorsqu'une variable tend à changer de l'une à l'autre, qu'elle soit directe ou indirecte, elle est considérée comme corrélée. Il est étiqueté tel qu'il n'y a pas d'effet d'une variable sur l'autre. Pour créer une meilleure représentation de cette qualité, supposons de telles variables et nommons-les x et y.

Le coefficient de corrélation est mesuré sur une échelle avec des valeurs de +1 à 0 et -1. Lorsque les deux variables augmentent, la corrélation est positive, et si une variable augmente et l'autre diminue, la corrélation est négative.

Pour mesurer les changements dans chacune de ces deux unités, elles sont considérées comme positives et négatives.

Un changement positif implique que les variables x et y ont un mouvement dans la même direction.

Un changement négatif implique que les variables x et y évoluent dans des directions opposées.

S'il y a un effet positif ou négatif sur les variables, cela crée une opportunité de comprendre la nature des tendances futures et de les prédire au mieux des besoins. Cette hypothèse serait entièrement basée sur la nature des variables et définirait la nature de tout événement physique ou numérique.

La principale source bénéfique de corrélation est que le taux de résumé concis et clair définissant la nature des deux variables est assez élevé par rapport à la méthode de régression.

Régression

La régression peut être définie comme le paramètre permettant d'expliquer la relation entre deux variables distinctes. Il s'agit plutôt d'une caractéristique dépendante où l'action d'une variable affecte le résultat de l'autre variable. Pour simplifier, la régression permet d'identifier comment les variables s'influencent les unes les autres.

L'analyse basée sur la régression aide à déterminer l'état de la relation entre deux variables, supposons x et y. Cela aide à créer une estimation des événements et des structures pour rendre les projections futures plus pertinentes.

L'intention de l'analyse basée sur la régression est d'estimer la valeur d'une variable aléatoire entièrement basée sur les deux variables, c'est-à-dire x et y. L'analyse de régression linéaire est la plus alignée et la plus appropriée et correspond à presque tous les points de données. Le principal avantage basé sur la régression est l'analyse détaillée qu'elle crée, qui est plus sophistiquée que la corrélation. Cela crée une équation qui peut être utilisée pour optimiser les structures de données pour les scénarios futurs.

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Corrélation vs régression

Vous trouverez ci-dessous quelques exemples clés qui aideront à créer une meilleure perspective sur la différenciation et la compréhension entre les deux.

• La régression donnera une relation pour comprendre les effets que x a sur y pour changer et vice-versa. Avec une corrélation appropriée, x et y peuvent être échangés et obtenus pour obtenir les mêmes résultats.
• La corrélation est basée sur un format statistique unique ou un point de données, tandis que la régression est un aspect entièrement différent avec une équation et est représentée par une ligne.
• La corrélation aide à créer et à définir une relation entre deux variables, et la régression, d'autre part, aide à découvrir comment une variable affecte une autre.
• Les données présentées dans la régression établissent un modèle de cause à effet lorsqu'un changement se produit dans les variables. Lorsque les changements sont dans la même direction ou opposés pour les deux variables, pour la corrélation ici, les variables ont un mouvement singulier dans n'importe quelle direction.
• En corrélation, x et y peuvent être interchangés ; en régression, il ne sera pas applicable.
• La prédiction et l'optimisation ne fonctionneront qu'avec la méthode de régression et ne seraient pas viables dans l'analyse de corrélation.
• La méthodologie de cause à effet serait tentée d'établir par régression, alors que ce n'est pas le cas.

Quand utiliser

• Corrélation - Lorsqu'il y a un besoin immédiat pour qu'une direction comprenne, la relation entre deux variables ou plus est impliquée.
• Régression - Lorsqu'il est nécessaire d'optimiser et d'expliquer la réponse numérique de y à x. Comprendre et créer une approximation de la façon dont y et x influencent.

Résumer

Lorsque vous recherchez une solution pour construire un modèle robuste, une équation ou pour prédire la réponse, la régression est la meilleure approche. Si vous recherchez une réponse rapide plutôt qu'un résumé pour identifier la force d'une relation, la corrélation serait la meilleure alternative.

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