Covarianza vs correlazione: [tutto ciò che devi sapere]

Sono necessarie molte permutazioni e combinazioni durante l'interpretazione dei dati con l'aiuto di tecnologie come l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale. Aiuta a prevedere risultati diversi in situazioni diverse. Queste permutazioni e combinazioni vengono eseguite ampiamente con l'aiuto di variabili.

Una variabile è un articolo, una quantità o un numero che può essere misurato in un set di dati. Questo articolo o quantità non è fisso e può cambiare in diverse situazioni a causa di fattori interni o esterni. Ogni volta che il valore esatto di un elemento è sconosciuto, lo chiamiamo variabile. Pertanto, le variabili sono spesso indicate come segnaposto di una quantità sconosciuta. Una variabile è definita come un valore modificabile che dipende dai comandi di un programma per computer o dall'input nel computer e nel linguaggio di programmazione.

Ad esempio, in un set di dati eCommerce che comprende gli acquisti dei clienti, le preferenze dei clienti o la probabilità di ordinare un particolare prodotto in futuro è una variabile. Dipende dalle esigenze dei clienti, dal reddito, dall'età e da altri fattori. Impariamo di più su come funzionano le variabili e come viene determinata la relazione tra due variabili.

Cos'è la covarianza?

La covarianza misura la relazione o dipendenza reciproca tra due variabili. Determina in quale direzione si sposterebbe una variabile se l'altra variabile modifica lo stesso set di dati.

La covarianza è di due tipi: positiva e negativa. Quando una variabile viene alterata e la seconda variabile si muove nella stessa direzione, si parla di covarianza positiva. Se la seconda variabile si muove nella direzione opposta, si parla di covarianza negativa.

Il valore più alto di covarianza indica la dipendenza delle due variabili. Una covarianza positiva significa che le variabili sono direttamente proporzionali e si sposteranno nella stessa direzione. I valori di covarianza negativi ci dicono che le due variabili casuali sono indirettamente correlate e si muovono in direzioni opposte. Significa che se la quantità di una variabile aumenta, quella di un'altra diminuirà.

Cos'è la correlazione?

Può esserci più di una variabile in una determinata situazione o set di dati. Queste variabili possono essere interamente correlate o non correlate tra loro. È fondamentale derivare la relazione tra due variabili per mantenere l'accuratezza mentre si calcolano esiti favorevoli. Questo è noto come correlazione, una misura statistica che denota la relazione tra due variabili.

La correlazione spiega la relazione lineare tra due variabili e mostra il movimento di una variabile quando l'altra variabile cambia.

Se ci sono due variabili X e Y, e c'è una variazione in X, la correlazione misurerebbe la variazione in Y dovuta a una variazione in X. Calcola se Y mostrerà una variazione positiva o negativa con una variazione in X. .

Simile alla covarianza, ci sono tre tipi di correlazione: positiva, negativa e zero. In correlazione positiva, quando una variabile sale su un grafico, sale anche l'altra variabile. In una correlazione negativa, se una variabile sale, l'altra variabile scende. In una correlazione positiva e negativa, le variabili salgono e scendono proporzionalmente o linearmente. Se la correlazione è zero, le variabili non sono correlate e non esiste un grafico lineare.

La correlazione viene misurata con l'aiuto del coefficiente di Pearson. Il valore del coefficiente di correlazione è compreso tra -1 e 1.

Qual è la differenza tra covarianza e correlazione?

I termini covarianza e correlazione sono spesso usati in modo intercambiabile. Tuttavia, non sono la stessa cosa. È difficile per le persone capire le differenze tra i due. Cerchiamo di capire in dettaglio covarianza vs correlazione.

1. Cosa misura

La covarianza e la correlazione sono molto simili e confuse. Entrambi sono una misura di variabili. Tuttavia, una notevole differenza tra i due è che la covarianza misura il cambiamento tra le variabili. Indica come due variabili sono correlate tra loro e se si muovono nella stessa direzione o in direzioni opposte. La covarianza non definisce come cambiano le variabili. Conferma solo se le variabili sono correlate tra loro o meno.

D'altra parte, l'entità o il grado di variazione delle variabili è determinato con l'aiuto della correlazione. È una funzione di covarianza.

2. Valori

Il valore della correlazione è compreso tra -1 e 1. D'altra parte, il valore della covarianza può essere qualsiasi numero. Il suo valore cade tra il potere negativo e il potere positivo dell'infinito. La correlazione ha valori standardizzati mentre l'importanza della covarianza non è definita. Possiamo ricavare il valore di correlazione se conosciamo il coefficiente di covarianza.

3. Cambio di scala

Significa la modifica dell'output quando le variabili vengono moltiplicate per un valore costante. Lo spostamento di scala non influisce sul valore di correlazione. Anche moltiplicando le variabili per una costante, la correlazione rimarrà la stessa. Tuttavia, questo non è nel caso della covarianza. È influenzato da un cambio di scala. Se le variabili vengono moltiplicate per una costante, la covarianza cambierà di conseguenza.

Qual è l'uso della covarianza e della correlazione nell'apprendimento automatico?

Ci sono varie variabili nell'apprendimento automatico: variabili target, indipendenti, moderate, confondenti e di controllo. Queste variabili svolgono diverse funzioni e svolgono un ruolo fondamentale negli algoritmi e nelle tecniche di ML. Il compito principale delle variabili è aggiungere i valori mancanti negli algoritmi. Poiché i dati non sono sempre disponibili in una forma strutturata, possono esserci elementi mancanti. Gli algoritmi non possono funzionare con informazioni incomplete. Pertanto, gli ingegneri del software o gli sviluppatori utilizzano variabili nell'apprendimento automatico per riempire i valori mancanti.

Quali sono le opportunità di carriera nell'apprendimento automatico?

Una delle componenti cruciali dell'apprendimento automatico e delle tecnologie di intelligenza artificiale è la dipendenza delle variabili o la relazione tra due variabili casuali. Gli algoritmi ML e AI forniscono risultati identificando le relazioni tra due variabili. Pertanto, se vuoi costruire una carriera nel machine learning, devi conoscere i concetti di covarianza e correlazione.

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Conclusione

Le variabili svolgono un ruolo cruciale nell'analisi dei dati e nel processo decisionale nell'apprendimento automatico e nell'intelligenza artificiale. La correlazione e la covarianza aiutano a determinare se esiste o meno una relazione tra due variabili. Le aziende possono quindi prevedere i risultati desiderati e prendere decisioni di conseguenza. È uno dei concetti più complessi ma cruciali dell'apprendimento automatico. Per acquisire conoscenze specialistiche su Machine Learning e AI, puoi seguire il programma di upGrad su ML e AI.