Covariância vs Correlação: [Tudo o que você precisa saber]

É necessária muita permutação e combinação ao interpretar dados com a ajuda de tecnologias como Machine Learning e Inteligência Artificial. Ajuda a prever resultados diferentes em situações diferentes. Essas permutações e combinações são feitas amplamente com a ajuda de variáveis.

Uma variável é um item, quantidade ou número que pode ser medido em um conjunto de dados. Este item ou quantidade não é fixo e pode mudar em diferentes situações por fatores internos ou externos. Sempre que o valor exato de um elemento é desconhecido, nós o denominamos variável. Portanto, as variáveis ​​são frequentemente chamadas de espaços reservados de uma quantidade desconhecida. Uma variável é definida como um valor mutável que depende dos comandos de um programa de computador ou da entrada no computador e na linguagem de programação.

Por exemplo, em um conjunto de dados de comércio eletrônico que inclui compras de clientes, as preferências do cliente ou a probabilidade de solicitar um determinado produto no futuro é uma variável. Depende das necessidades dos clientes, renda, idade e outros fatores. Vamos aprender mais sobre como as variáveis ​​funcionam e como a relação entre duas variáveis ​​é determinada.

O que é Covariância?

A covariância mede a relação ou dependência mútua entre duas variáveis. Ele determina em que direção uma variável se moveria se a outra variável alterasse o mesmo conjunto de dados.

A covariância é de dois tipos – positiva e negativa. Quando uma variável é alterada e a segunda variável se move na mesma direção, é chamada de covariância positiva. Se a segunda variável se move na direção oposta, ela é chamada de covariância negativa.

O maior valor de covariância significa a dependência das duas variáveis. Uma covariância positiva significa que as variáveis ​​são diretamente proporcionais e se moverão na mesma direção. Valores de covariância negativa nos dizem que as duas variáveis ​​aleatórias estão indiretamente relacionadas e se movem em direções opostas. Isso significa que se a quantidade de uma variável aumenta, a de outra diminuirá.

O que é Correlação?

Pode haver mais de uma variável em uma determinada situação ou conjunto de dados. Essas variáveis ​​podem ser totalmente relacionadas ou não relacionadas entre si. É crucial derivar a relação entre duas variáveis ​​para manter a precisão ao descobrir resultados favoráveis. Isso é conhecido como correlação, uma medida estatística que denota a relação entre duas variáveis.

A correlação explica a relação linear entre duas variáveis ​​e mostra o movimento de uma variável quando a outra variável muda.

Se houver duas variáveis ​​X e Y, e houver uma mudança em X, a correlação medirá a mudança em Y devido a uma variação em X. Ela calcula se Y mostrará uma mudança positiva ou negativa com uma mudança em X .

Semelhante à covariância, existem três tipos de correlação – positiva, negativa e zero. Na correlação positiva, quando uma variável sobe em um gráfico, a outra variável também sobe. Em uma correlação negativa, se uma variável aumenta, a outra variável diminui. Em uma correlação positiva e negativa, as variáveis ​​sobem e descem proporcionalmente ou linearmente. Se a correlação for zero, então as variáveis ​​não estão relacionadas e não há gráfico linear.

A correlação é medida com a ajuda do coeficiente de Pearson. O valor do coeficiente de correlação varia entre -1 e 1.

Qual é a diferença entre covariância e correlação?

Os termos covariância e correlação são frequentemente usados ​​como sinônimos. No entanto, eles não são os mesmos. É difícil para as pessoas descobrir as diferenças entre os dois. Vamos entender em detalhes covariância vs correlação.

1. O que mede

Covariância e correlação são muito semelhantes e confusas. Ambos são uma medida de variáveis. No entanto, uma diferença notável entre os dois é que a covariância mede a mudança entre as variáveis. Ele informa como duas variáveis ​​estão relacionadas entre si e se elas se movem na mesma direção ou em direções opostas. A covariância não define como as variáveis ​​mudam. Apenas confirma se as variáveis ​​estão relacionadas entre si ou não.

Por outro lado, a extensão ou grau de mudança de variáveis ​​é determinada com a ajuda de correlação. É uma função de covariância.

2. Valores

O valor da correlação varia entre -1 e 1. Por outro lado, o valor da covariância pode ser qualquer número. Seu valor fica entre a potência negativa e a potência positiva do infinito. A correlação tem valores padronizados, enquanto a importância da covariância não é definitiva. Podemos derivar o valor da correlação se conhecermos o coeficiente de covariância.

3. Mudança de Escala

Isso significa que a saída muda quando as variáveis ​​são multiplicadas por um valor constante. A mudança na escala não afeta o valor da correlação. Mesmo que as variáveis ​​sejam multiplicadas por uma constante, a correlação permanecerá a mesma. No entanto, isso não é no caso de covariância. É afetado por uma mudança de escala. Se as variáveis ​​forem multiplicadas por uma constante, a covariância mudará de acordo.

Qual é o uso de covariância e correlação no aprendizado de máquina?

Existem várias variáveis ​​no aprendizado de máquina – variáveis ​​de destino, independentes, moderadas, de confusão e de controle. Essas variáveis ​​desempenham funções diferentes e desempenham um papel vital em algoritmos e técnicas de ML. O trabalho principal das variáveis ​​é adicionar valores ausentes em algoritmos. Como os dados nem sempre estão disponíveis de forma estruturada, pode haver elementos ausentes. Algoritmos não podem funcionar com informações incompletas. Portanto, engenheiros ou desenvolvedores de software usam variáveis ​​no aprendizado de máquina para preencher os valores ausentes.

Quais são as oportunidades de carreira em Machine Learning?

Um dos componentes cruciais das tecnologias de aprendizado de máquina e IA é a dependência de variáveis ​​ou a relação entre duas variáveis ​​aleatórias. Os algoritmos de ML e AI fornecem resultados identificando as relações entre duas variáveis. Portanto, se você deseja construir uma carreira em aprendizado de máquina, deve conhecer os conceitos de covariância e correlação.

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Conclusão

As variáveis ​​desempenham um papel crucial na análise de dados e na tomada de decisões em aprendizado de máquina e inteligência artificial. Correlação e covariância ajudam a determinar se existe ou não uma relação entre duas variáveis. As empresas podem então prever os resultados desejados e tomar decisões de acordo. É um dos conceitos mais complexos e cruciais de aprendizado de máquina. Para obter conhecimento especializado em Machine Learning e IA, você pode seguir o programa do upGrad em ML e IA.