Covarianza vs Correlación: [Todo lo que necesitas saber]

Se requiere mucha permutación y combinación al interpretar los datos con la ayuda de tecnologías como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Ayuda a predecir diferentes resultados en diferentes situaciones. Estas permutaciones y combinaciones se realizan ampliamente con la ayuda de variables.

Una variable es un elemento, cantidad o número que se puede medir en un conjunto de datos. Este artículo o cantidad no es fijo y puede cambiar en diferentes situaciones a través de factores internos o externos. Siempre que se desconoce el valor exacto de un elemento, lo denominamos variable. Por lo tanto, las variables a menudo se denominan marcadores de posición de una cantidad desconocida. Una variable se define como un valor modificable que depende de los comandos de un programa de computadora o de la entrada en la computadora y el lenguaje de programación.

Por ejemplo, en un conjunto de datos de comercio electrónico que comprende las compras de los clientes, las preferencias de los clientes o la probabilidad de pedir un producto en particular en el futuro es una variable. Depende de las necesidades de los clientes, los ingresos, la edad y otros factores. Aprendamos más sobre cómo funcionan las variables y cómo se determina la relación entre dos variables.

¿Qué es la covarianza?

La covarianza mide la relación o dependencia mutua entre dos variables. Determina en qué dirección se movería una variable si la otra variable cambia el mismo conjunto de datos.

La covarianza es de dos tipos: positiva y negativa. Cuando se modifica una variable y la segunda variable se mueve en la misma dirección, se denomina covarianza positiva. Si la segunda variable se mueve en la dirección opuesta, se denomina covarianza negativa.

El mayor valor de covarianza significa la dependencia de las dos variables. Una covarianza positiva significa que las variables son directamente proporcionales y se moverán en la misma dirección. Los valores de covarianza negativos nos dicen que las dos variables aleatorias están indirectamente relacionadas y se mueven en direcciones opuestas. Es decir, si aumenta la cantidad de una variable, la de otra disminuirá.

¿Qué es la correlación?

Puede haber más de una variable en una situación o conjunto de datos determinado. Estas variables pueden estar totalmente relacionadas o no estar relacionadas entre sí. Es crucial derivar la relación entre dos variables para mantener la precisión mientras se obtienen resultados favorables. Esto se conoce como correlación, una medida estadística que denota la relación entre dos variables.

La correlación explica la relación lineal entre dos variables y muestra el movimiento de una variable cuando cambia la otra variable.

Si hay dos variables X e Y, y hay un cambio en X, la correlación mediría el cambio en Y debido a una variación en X. Calcula si Y mostrará un cambio positivo o un cambio negativo con un cambio en X .

Similar a la covarianza, hay tres tipos de correlación: positiva, negativa y cero. En la correlación positiva, cuando una variable sube en un gráfico, la otra variable también sube. En una correlación negativa, si una variable sube, la otra variable baja. En una correlación positiva y negativa, las variables suben y bajan proporcional o linealmente. Si la correlación es cero, entonces las variables no están relacionadas y no hay un gráfico lineal.

La correlación se mide con la ayuda del coeficiente de Pearson. El valor del coeficiente de correlación oscila entre -1 y 1.

¿Cuál es la diferencia entre covarianza y correlación?

Los términos covarianza y correlación a menudo se usan indistintamente. Sin embargo, no son lo mismo. Es difícil para las personas darse cuenta de las diferencias entre los dos. Entendamos en detalle covarianza vs correlación.

1. Qué mide

La covarianza y la correlación son muy similares y confusas. Ambos son una medida de variables. Sin embargo, una diferencia notable entre los dos es que la covarianza mide el cambio entre las variables. Indica cómo se relacionan dos variables entre sí y si se mueven en la misma dirección o en direcciones opuestas. La covarianza no define cómo cambian las variables. Simplemente confirma si las variables están relacionadas entre sí o no.

Por otro lado, la extensión o grado de cambio de las variables se determina con la ayuda de la correlación. Es una función de covarianza.

2. Valores

El valor de la correlación oscila entre -1 y 1. Por otro lado, el valor de la covarianza puede ser cualquier número. Su valor cae entre la potencia negativa y la potencia positiva del infinito. La correlación tiene valores estandarizados mientras que la importancia de la covarianza no es definitiva. Podemos derivar el valor de la correlación si conocemos el coeficiente de covarianza.

3. Cambio de Escala

Significa el cambio de salida cuando las variables se multiplican por un valor constante. El cambio de escala no afecta el valor de la correlación. Incluso si las variables se multiplican por una constante, la correlación seguirá siendo la misma. Sin embargo, esto no es en el caso de la covarianza. Se ve afectado por un cambio de escala. Si las variables se multiplican por una constante, la covarianza cambiará en consecuencia.

¿Cuál es el uso de la covarianza y la correlación en el aprendizaje automático?

Hay varias variables en el aprendizaje automático: variables de destino, independientes, moderadas, de confusión y de control. Estas variables realizan diferentes funciones y juegan un papel vital en los algoritmos y técnicas de ML. El trabajo principal de las variables es agregar valores faltantes en los algoritmos. Dado que los datos no siempre están disponibles en forma estructurada, pueden faltar elementos. Los algoritmos no pueden funcionar con información incompleta. Por lo tanto, los ingenieros o desarrolladores de software utilizan variables en el aprendizaje automático para completar los valores que faltan.

¿Cuáles son las oportunidades profesionales en aprendizaje automático?

Uno de los componentes cruciales del aprendizaje automático y las tecnologías de IA es la dependencia de las variables o la relación entre dos variables aleatorias. Los algoritmos de ML e IA brindan resultados al identificar las relaciones entre dos variables. Por lo tanto, si desea desarrollar una carrera en aprendizaje automático, debe conocer los conceptos de covarianza y correlación.

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Conclusión

Las variables juegan un papel crucial en el análisis de datos y la toma de decisiones en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. La correlación y la covarianza ayudan a determinar si existe o no una relación entre dos variables. Las empresas pueden entonces predecir los resultados deseados y tomar decisiones en consecuencia. Es uno de los conceptos más complejos pero cruciales del aprendizaje automático. Para obtener conocimientos expertos sobre aprendizaje automático e IA, puede seguir el programa de upGrad sobre ML e IA.