Korelasyon ve Regresyon: Korelasyon ve Regresyon Arasındaki Fark

Her iki terim arasındaki farkın temel ihtiyacı, iki değişken arasındaki karşılıklı bağlantıları bulmak için sunduğu istatistiksel analitik yaklaşıma bağlıdır. Bu bağlantıların her birinin ölçüsü ve bu tahminlerin etkisi, günlük hayatımızdaki bu analitik kalıpları belirlemek için kullanılır.

İki terim arasında kafa karıştırmak oldukça kolaydır. Aralarındaki farkın önemli bir notla nasıl vurgulanacağı aşağıda açıklanmıştır. Korelasyon ve regresyon arasındaki temel fark, iki değişken arasındaki ilişkinin derecesinin ölçülerinin; x ve y olsunlar. Burada korelasyon derece ölçümü içindir, regresyon ise bir değişkenin diğerini nasıl etkilediğini belirleyen bir parametredir.

Kariyerinizi hızlandırmak için Dünyanın En İyi Üniversitelerinden Çevrimiçi En İyi Yapay Zeka Kursları - Yüksek Lisanslar, Yönetici Yüksek Lisans Programları ve Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka alanında İleri Düzey Sertifika Programı.

Okunmalı: R'de Çoklu Doğrusal Regresyon

Korelasyon katsayısı

Değişkenlerdeki bir ilişki derecesini ölçmek için bir korelasyon katsayısı uygulanır ve genellikle başlangıç ​​kaynağından türetilen Pearson korelasyon katsayısı olarak adlandırılır. Bu yöntem doğrusal ilişkilendirme problemleri için kullanılır. Bunu, anlam kelimelerinin bir kombinasyonu, iki değişken arasındaki bağlantı, yani korelasyon olarak düşünün.

Bir değişken, ister doğrudan ister dolaylı olsun, birinden diğerine değişme eğilimindeyse, ilişkili olarak kabul edilir. Bir değişkenin diğeri üzerinde etkisi olmadığı şeklinde etiketlenir. Bu niteliğin daha iyi bir temsilini oluşturmak için, bu tür değişkenleri kabul edelim ve onları x ve y olarak adlandıralım.

Korelasyon katsayısı, +1'den 0'a ve -1'e kadar değerlere sahip bir ölçekte ölçülür. Her iki değişken arttığında korelasyon pozitif, bir değişken artarken diğeri azalıyorsa korelasyon negatiftir.

Bu iki birimin her birindeki değişiklikleri ölçmek için olumlu ve olumsuz olarak kabul edilirler.

Pozitif değişim, x ve y değişkenlerinin aynı yönde hareket ettiğini ima eder.

Negatif değişim, x ve y değişkenlerinin zıt yönlerde hareket ettiğini ima eder.

Değişkenler üzerinde olumlu veya olumsuz bir etki varsa, gelecekteki eğilimlerin doğasını anlama ve onu en iyi ihtiyaçlar için tahmin etme fırsatı yaratır. Bu hipotez tamamen değişkenlerin doğasına dayanacak ve herhangi bir fiziksel veya dijital olayın doğasını tanımlayacaktır.

Korelasyonun ana yararlı kaynağı, iki değişkenin doğasını tanımlayan kısa ve net özet oranının, regresyon yöntemine kıyasla oldukça yüksek olmasıdır.

regresyon

Regresyon, iki ayrı değişken arasındaki ilişkiyi açıklayan parametre olarak tanımlanabilir. Daha çok, bir değişkenin eyleminin diğer değişkenin sonucunu etkilediği bağımlı bir özelliktir. En basit ifadeyle regresyon, değişkenlerin birbirini nasıl etkilediğini belirlemeye yardımcı olur.

Regresyona dayalı analiz, x ve y'yi varsayalım, iki değişken arasındaki ilişki durumunu anlamaya yardımcı olur. Bu, geleceğe yönelik projeksiyonları daha ilişkilendirilebilir kılmak için olaylar ve yapılar hakkında tahmin oluşturmaya yardımcı olur.

Regresyona dayalı analizin amacı, tamamen iki değişkene, yani x ve y'ye dayanan bir rastgele değişkenin değerini tahmin etmektir. Doğrusal regresyon analizi en uyumlu ve uygundur ve hemen hemen tüm veri noktalarına uyar. Regresyona dayalı temel avantaj, korelasyondan daha karmaşık olan, oluşturduğu ayrıntılı analizdir. Bu, gelecekteki senaryolar için veri yapılarını optimize etmek için kullanılabilecek bir denklem yaratır.

Okuyun: ML'de 6 Tip Regresyon Modeli

Korelasyon ve Regresyon

Aşağıda, her ikisini birbirinden ayırt etme ve anlama konusunda daha iyi bir bakış açısı oluşturmaya yardımcı olacak bazı önemli örnekler listelenmiştir.

• Regresyon, x'in y üzerindeki etkilerini ve bunun tersini anlamak için ilişki verecektir. Uygun korelasyonla, x ve y yer değiştirebilir ve aynı sonuçları elde etmek için elde edilebilir.
• Korelasyon, tek bir istatistiksel formata veya bir veri noktasına dayanırken, regresyon bir denklemle tamamen farklı bir yöndür ve bir çizgi ile temsil edilir.
• Korelasyon, iki değişken arasında bir ilişki oluşturmaya ve tanımlamaya yardımcı olur ve diğer yandan regresyon, bir değişkenin diğerini nasıl etkilediğini bulmaya yardımcı olur.
• Regresyonda gösterilen veriler, değişkenlerde değişiklik meydana geldiğinde bir neden ve sonuç modeli oluşturur. Değişiklikler her iki değişken için aynı yönde veya zıt olduğunda, burada korelasyon için değişkenler herhangi bir yönde tekil bir harekete sahiptir.
• Korelasyonda, x ve y yer değiştirebilir; regresyonda geçerli olmayacaktır.
• Tahmin ve optimizasyon sadece regresyon yöntemiyle çalışacak ve korelasyon analizinde geçerli olmayacaktır.
• Sebep-sonuç metodolojisi regresyonla kurulmaya çalışılır, oysa o değil.

Ne Zaman Kullanılır

• Korelasyon - Bir yönün anlaşılması için acil bir gereklilik olduğunda, iki veya daha fazla değişken arasındaki ilişki söz konusudur.
• Regresyon – y'den x'e sayısal yanıtı optimize etme ve açıklama gereksinimi olduğunda. y'nin x'i nasıl etkilediğini anlamak ve yaklaşık bir değer oluşturmak.

Özetlemek

Sağlam bir model, denklem oluşturmak veya yanıtı tahmin etmek için bir çözüm ararken, regresyon en iyi yaklaşımdır. Bir ilişkinin gücünü belirlemek için bir özet üzerinden hızlı bir yanıt arıyorsanız, korelasyon en iyi alternatif olacaktır.

Makine öğrenimi hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, çalışan profesyoneller için tasarlanmış ve 450+ saat zorlu eğitim, 30'dan fazla vaka çalışması ve ödev, IIIT sunan IIIT-B & upGrad'ın Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka alanında Yönetici PG Programına göz atın. -B Mezunu statüsü, 5'ten fazla pratik uygulamalı bitirme projesi ve en iyi firmalarla iş yardımı.