相關與回歸：相關與回歸之間的區別

兩個術語之間差異的基本需求與它提供的統計分析方法有關，以找到兩個變量之間的相互聯繫。 這些聯繫中的每一個的度量以及這些預測的影響被用來識別我們日常生活中的那些分析模式。

這兩個術語很容易混淆。 以下是如何通過關鍵註釋突出顯示它們的差異。 相關性與回歸的主要區別在於衡量兩個變量之間關係的程度； 讓他們成為 x 和 y。 在這裡，相關性用於衡量程度，而回歸是確定一個變量如何影響另一個變量的參數。

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相關係數

相關係數用於衡量變量的關聯程度，通常稱為皮爾遜相關係數，它來源於其來源。 該方法用於線性關聯問題。 將其視為單詞含義的組合，兩個變量之間的聯繫，即相關性。

當一個變量傾向於從一個變量變為另一個變量時，無論是直接的還是間接的，它都被認為是相關的。 它被標記為一個變量對另一個變量沒有影響。 為了更好地表示這種質量，讓我們假設這些變量並將它們命名為 x 和 y。

相關係數的測量範圍為 +1 到 0 和 -1。 當兩個變量都增加時，相關性為正，如果一個變量增加，另一個變量減少，則相關性為負。

為了衡量這兩個單位中的每一個的變化，它們被認為是積極的和消極的。

正變化意味著變量 x 和 y 沿相同方向移動。

負變化意味著變量 x 和 y 正朝著相反的方向移動。

如果對變量有正面或負面的影響，它就會創造一個機會來了解未來趨勢的性質並預測它以滿足最佳需求。 該假設將完全基於變量的性質，並將定義任何物理或數字事件的性質。

相關性的主要有益來源是，與回歸方法相比，定義兩個變量性質的簡潔明了的總結率相當高。

回歸

回歸可以定義為解釋兩個獨立變量之間關係的參數。 它更像是一個依賴特徵，其中一個變量的作用會影響另一個變量的結果。 用最簡單的術語來說，回歸有助於確定變量如何相互影響。

基於回歸的分析有助於找出兩個變量之間的關係狀態，假設 x 和 y。 這有助於創建對事件和結構的估計，以使未來的預測更具相關性。

基於回歸分析的目的是估計完全基於兩個變量即 x 和 y 的隨機變量的值。 線性回歸分析是最一致和最合適的，幾乎適合所有數據點。 基於回歸的主要優勢是它創建的詳細分析，這比相關性更複雜。 這創建了一個方程，可用於優化未來場景的數據結構。

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相關與回歸

下面列出了一些關鍵示例，這些示例將有助於更好地區分和理解兩者。

• 回歸將給出關係以了解 x 對 y 的影響，反之亦然。 通過適當的相關性，x 和 y 可以互換並獲得相同的結果。
• 相關性基於單一統計格式或數據點，而回歸是與方程完全不同的方面，並用一條線表示。
• 相關性有助於創建和定義兩個變量之間的關係，另一方面，回歸有助於找出一個變量如何影響另一個變量。
• 當變量發生變化時，回歸中顯示的數據建立了因果模式。 當兩個變量的變化方向相同或相反時，對於此處的相關性，變量在任何方向上都有奇異的運動。
• 在相關性中，x 和 y 可以互換； 在回歸中，它將不適用。
• 預測和優化僅適用於回歸方法，在相關分析中不可行。
• 因果方法將試圖通過回歸來建立，而不是它。

何時使用

• 相關性——當迫切需要理解一個方向時，就會涉及兩個或多個變量之間的關係。
• 回歸——當需要優化和解釋從 y 到 x 的數值響應時。 理解和創建 y 如何影響 x 的近似值。

總結

在尋找構建穩健模型、方程或預測響應的解決方案時，回歸是最好的方法。 如果在摘要中尋找快速響應來確定關係的強度，則相關性將是最佳選擇。

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