Covariance vs Corrélation : [Tout ce que vous devez savoir]

De nombreuses permutations et combinaisons sont nécessaires lors de l'interprétation des données à l'aide de technologies telles que l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle. Cela aide à prédire différents résultats dans différentes situations. Ces permutations et combinaisons se font largement à l'aide de variables.

Une variable est un élément, une quantité ou un nombre qui peut être mesuré dans un ensemble de données. Cet article ou cette quantité n'est pas fixe et peut changer dans différentes situations en raison de facteurs internes ou externes. Chaque fois que la valeur exacte d'un élément est inconnue, nous l'appelons une variable. Par conséquent, les variables sont souvent appelées espaces réservés d'une quantité inconnue. Une variable est définie comme une valeur modifiable qui dépend des commandes ou des entrées d'un programme informatique dans un langage informatique et de programmation.

Par exemple, dans un ensemble de données de commerce électronique qui comprend les achats des clients, les préférences des clients ou la probabilité de commander un produit particulier à l'avenir est une variable. Cela dépend des besoins des clients, de leur revenu, de leur âge et d'autres facteurs. Apprenons-en plus sur le fonctionnement des variables et sur la façon dont la relation entre deux variables est déterminée.

Qu'est-ce que la covariance ?

La covariance mesure la relation ou la dépendance mutuelle entre deux variables. Il détermine dans quelle direction une variable se déplacerait si l'autre variable modifiait le même ensemble de données.

La covariance est de deux types : positive et négative. Lorsqu'une variable est modifiée et que la seconde variable se déplace dans la même direction, on parle de covariance positive. Si la deuxième variable se déplace dans la direction opposée, elle est appelée covariance négative.

La valeur la plus élevée de la covariance signifie la dépendance des deux variables. Une covariance positive signifie que les variables sont directement proportionnelles et se déplaceront dans la même direction. Les valeurs de covariance négatives nous indiquent que les deux variables aléatoires sont indirectement liées et se déplacent dans des directions opposées. Cela signifie que si la quantité d'une variable augmente, celle d'une autre diminuera.

Qu'est-ce que la corrélation ?

Il peut y avoir plus d'une variable dans une situation ou un ensemble de données donné. Ces variables peuvent être entièrement liées ou non liées les unes aux autres. Il est crucial de dériver la relation entre deux variables pour maintenir la précision tout en trouvant des résultats favorables. C'est ce qu'on appelle la corrélation, une mesure statistique indiquant la relation entre deux variables.

La corrélation explique la relation linéaire entre deux variables et met en valeur le mouvement d'une variable lorsque l'autre variable change.

S'il y a deux variables X et Y, et qu'il y a un changement de X, la corrélation mesurerait le changement de Y dû à une variation de X. Il calcule si Y montrera un changement positif ou un changement négatif avec un changement de X .

Semblable à la covariance, il existe trois types de corrélation : positive, négative et nulle. En corrélation positive, lorsqu'une variable monte sur un graphique, l'autre variable monte également. Dans une corrélation négative, si une variable augmente, l'autre variable diminue. Dans une corrélation positive et négative, les variables montent et descendent proportionnellement ou linéairement. Si la corrélation est nulle, les variables ne sont pas liées et il n'y a pas de graphique linéaire.

La corrélation est mesurée à l'aide du coefficient de Pearson. La valeur du coefficient de corrélation est comprise entre -1 et 1.

Quelle est la différence entre covariance et corrélation ?

Les termes covariance et corrélation sont souvent utilisés de manière interchangeable. Cependant, ce ne sont pas les mêmes. Il est difficile pour les gens de comprendre les différences entre les deux. Comprenons en détail covariance vs corrélation.

1. Ce qu'il mesure

La covariance et la corrélation sont très similaires et déroutantes. Les deux sont une mesure de variables. Cependant, une différence remarquable entre les deux est que la covariance mesure le changement entre les variables. Il indique comment deux variables sont liées l'une à l'autre et si elles évoluent dans la même direction ou dans des directions opposées. La covariance ne définit pas comment les variables changent. Cela confirme simplement si les variables sont liées les unes aux autres ou non.

D'autre part, l'ampleur ou le degré de changement des variables est déterminé à l'aide de la corrélation. C'est une fonction de covariance.

2. Valeurs

La valeur de la corrélation est comprise entre -1 et 1. D'autre part, la valeur de la covariance peut être n'importe quel nombre. Sa valeur se situe entre la puissance négative et la puissance positive de l'infini. La corrélation a des valeurs standardisées alors que l'importance de la covariance n'est pas définie. Nous pouvons dériver la valeur de corrélation si nous connaissons le coefficient de covariance.

3. Changement d'échelle

Cela signifie que la sortie change lorsque les variables sont multipliées par une valeur constante. Le changement d'échelle n'affecte pas la valeur de la corrélation. Même si les variables sont multipliées par une constante, la corrélation restera la même. Cependant, ce n'est pas le cas de la covariance. Elle est affectée par un changement d'échelle. Si les variables sont multipliées par une constante, la covariance changera en conséquence.

Quelle est l'utilisation de la covariance et de la corrélation dans l'apprentissage automatique ?

Il existe différentes variables dans l'apprentissage automatique - variables cibles, indépendantes, modérées, confondantes et de contrôle. Ces variables remplissent différentes fonctions et jouent un rôle essentiel dans les algorithmes et les techniques de ML. Le travail principal des variables est d'ajouter des valeurs manquantes dans les algorithmes. Étant donné que les données ne sont pas toujours disponibles sous une forme structurée, il peut y avoir des éléments manquants. Les algorithmes ne peuvent pas fonctionner avec des informations incomplètes. Par conséquent, les ingénieurs ou les développeurs de logiciels utilisent des variables dans l'apprentissage automatique pour remplir les valeurs manquantes.

Quelles sont les opportunités de carrière dans l'apprentissage automatique ?

L'un des composants cruciaux de l'apprentissage automatique et des technologies d'IA est la dépendance des variables ou la relation entre deux variables aléatoires. Les algorithmes ML et AI fournissent des résultats en identifiant les relations entre deux variables. Par conséquent, si vous souhaitez faire carrière dans l'apprentissage automatique, vous devez connaître les concepts de covariance et de corrélation.

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Conclusion

Les variables jouent un rôle crucial dans l'analyse des données et la prise de décision dans l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle. La corrélation et la covariance aident à déterminer s'il existe ou non une relation entre deux variables. Les entreprises peuvent alors prédire les résultats souhaités et prendre des décisions en conséquence. C'est l'un des concepts les plus complexes mais les plus cruciaux de l'apprentissage automatique. Pour acquérir des connaissances d'expert sur l'apprentissage automatique et l'IA, vous pouvez suivre le programme d'upGrad sur le ML et l'IA.