Корреляция против регрессии: разница между корреляцией и регрессией

Основная потребность в различии между обоими терминами связана со статистическим аналитическим подходом, который он предлагает для нахождения взаимных связей между двумя переменными. Мера каждой из этих связей и влияние этих прогнозов используются для выявления аналитических паттернов в нашей повседневной жизни.

Между этими двумя терминами довольно легко запутаться. Вот как их различие будет подчеркнуто ключевым примечанием. Основное отличие корреляции от регрессии заключается в том, что измеряется степень взаимосвязи между двумя переменными; пусть они будут х и у. Здесь корреляция предназначена для измерения степени, тогда как регрессия — это параметр, определяющий, как одна переменная влияет на другую.

Лучшие онлайн-курсы по искусственному интеллекту от ведущих университетов мира — магистерские программы, программы последипломного образования для руководителей и продвинутая программа сертификации в области машинного обучения и искусственного интеллекта для ускорения вашей карьеры.

Обязательно прочтите: Множественная линейная регрессия в R

Коэффициент корреляции

Коэффициент корреляции применяется для измерения степени связи между переменными и обычно называется коэффициентом корреляции Пирсона, который происходит от источника его происхождения. Этот метод используется для задач линейной ассоциации. Думайте об этом как о сочетании слов, означающих, о связи между двумя переменными, т. е. о корреляции.

Когда переменная имеет тенденцию изменяться от одной к другой, будь то прямо или косвенно, она считается коррелированной. Он помечен так, что одна переменная не влияет на другую. Чтобы создать лучшее представление об этом качестве, давайте предположим такие переменные и назовем их x и y.

Коэффициент корреляции измеряется по шкале со значениями от +1 до 0 и -1. Когда обе переменные увеличиваются, корреляция положительная, а если одна переменная увеличивается, а другая уменьшается, корреляция отрицательная.

Чтобы измерить изменения в каждой из этих двух единиц, их считают положительными и отрицательными.

Положительное изменение означает, что переменные x и y движутся в одном и том же направлении.

Отрицательное изменение означает, что переменные x и y движутся в противоположных направлениях.

Если есть положительное или отрицательное влияние на переменные, это дает возможность понять природу тенденций в будущем и предсказать ее наилучшим образом. Эта гипотеза будет полностью основана на природе переменных и будет определять природу любых физических или цифровых событий.

Основным полезным источником корреляции является то, что скорость краткого и четкого резюме, определяющего природу двух переменных, довольно высока по сравнению с методом регрессии.

Регрессия

Регрессию можно определить как параметр, объясняющий взаимосвязь между двумя отдельными переменными. Это скорее зависимая функция, когда действие одной переменной влияет на результат другой переменной. Проще говоря, регрессия помогает определить, как переменные влияют друг на друга.

Регрессионный анализ помогает выяснить статус взаимосвязи между двумя переменными, предположим, x и y. Это помогает создать оценку событий и структур, чтобы сделать будущие прогнозы более понятными.

Целью регрессионного анализа является оценка значения случайной величины, полностью основанной на двух переменных, т. е. x и y. Линейный регрессионный анализ является наиболее согласованным и подходящим и подходит почти ко всем точкам данных. Основное преимущество, основанное на регрессии, заключается в том, что он создает подробный анализ, который является более сложным, чем корреляция. Это создает уравнение, которое можно использовать для оптимизации структур данных для будущих сценариев.

Читайте: 6 типов регрессионных моделей в ML

Корреляция против регрессии

Ниже перечислены некоторые ключевые примеры, которые помогут лучше понять различие и понимание между ними обоими.

• Регрессия даст отношение к пониманию влияния, которое x оказывает на изменение y, и наоборот. При правильной корреляции x и y можно поменять местами и получить те же результаты.
• Корреляция основана на одном статистическом формате или точке данных, тогда как регрессия представляет собой совершенно другой аспект уравнения и представлена ​​линией.
• Корреляция помогает создать и определить взаимосвязь между двумя переменными, а регрессия, с другой стороны, помогает выяснить, как одна переменная влияет на другую.
• Данные, показанные в регрессии, устанавливают закономерность причины и следствия, когда происходят изменения в переменных. Когда изменения происходят в одном и том же направлении или в противоположных направлениях для обеих переменных, для корреляции здесь переменные имеют сингулярное движение в любом направлении.
• При корреляции x и y можно поменять местами; в регрессии это не будет применимо.
• Прогнозирование и оптимизация будут работать только с методом регрессии и не будут применимы в корреляционном анализе.
• Методологию причины и следствия можно было бы попытаться установить с помощью регрессии, а не ее.

Когда использовать

• Корреляция . Когда есть немедленная потребность в понимании направления, речь идет о взаимосвязи между двумя или более переменными.
• Регрессия — когда требуется оптимизировать и объяснить числовую реакцию от y до x. Чтобы понять и создать приближение того, как y влияет на x.

Обобщить

При поиске решения для построения надежной модели, уравнения или для прогнозирования отклика регрессия является лучшим подходом. Если вы ищете быстрый ответ на резюме, чтобы определить силу отношений, корреляция будет лучшей альтернативой.

Если вам интересно узнать больше о машинном обучении, ознакомьтесь с программой Executive PG IIIT-B и upGrad по машинному обучению и искусственному интеллекту, которая предназначена для работающих профессионалов и предлагает более 450 часов интенсивного обучения, более 30 тематических исследований и заданий, IIIT -B статус выпускника, 5+ практических практических проектов и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.