最近研究利用皮尔逊系数计算机器学习模型之间的相关性
请问是直接比较两个模型的y_prediction?
但是我试了之后模型相关度都达到了0.9
请问还有其他可以比较的方法吗
关于利用皮尔逊系数计算机器学习模型之间的相关性
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关注获得7.50元问题酬金 皮尔逊系数计算的是数据的相关性（正相关和负相关），模型之间的相关性好像没有多少人研究过。你应该给模型之间的相关性做一个定义，比如在输入相同的x下，两个模型预测值y1与y2的相关性，那么对于y1与y2你就可以用皮尔逊系数平均其相关性，用这个结果指代模型之间的相关性。同样，你也可以量化模型的一些参数指标，比如参数量、量纲、时间复杂度、空间复杂度、模型结构等参数，然后根据这些参数指标集合评价模型的相关度
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- 2022-11-26 11:03回答 1 已采纳 （a+b）被转为float型，所以(a+b)/2=2.500000, int(x)=3,int (y)=2,所以 int(x)%int(y)=1，所以最终结果为3.500000
- 2022-12-17 23:54回答 1 已采纳 你加的是索引值，不是a的值
- 2022-11-18 22:54回答 1 已采纳 请用 ‘代码块’ 填你的代码， 现在真的看不清。
- 2020-06-25 09:59cumudi0723的博客 皮尔逊相关性Today we would be using a statistical concept i.e. Pearson's correlation to help us understand the relationships between the feature values (independent values) and the target value ...
- 2022-11-10 23:08回答 2 已采纳 逗号表达式的值为最后一个表达式的值，即a+15。表达式(a=3X5,aX4) 中，注意赋值号的优先级仅仅高于逗号运算符，因此，首先计算a=3Ⅹ5=15，然后是aX4，但是aX4对a没有影响，因此a的值
- 2022-11-04 22:40回答 2 已采纳 对，就是求是2倍数的数，每输出三个就换行继续输出
- 2022-01-02 22:20von Neumann的博客 在统计学中，皮尔逊相关系数（Pearson Correlation），又称皮尔逊积矩相关系数（Pearson Product-moment Correlation Coefficient，PPMCC\PCCs），是用于度量两个变量xxx和yyy之间的线性相关性，其值介于-1与1之间。...
- 2024-01-08 20:09添柴程序猿的博客 ) 使用DataFrame,随机从0到150数字中生成,50行,3列数据,例如，如果数据集包含"A", "B", "C"三列数据，那么调用df.corr()将会返回一个3x3的矩阵，其中的每个元素(i, j)表示第i列和第j列数据之间的相关系数。...
- 2024-06-26 19:35一起学习吧！的博客 皮尔逊相关系数是用来衡量两个变量之间线性相关程度的统计量，记作，其取值范围为 [-1, 1]。公式如下：其中：是两个变量的观测值是两个变量的均值。
- 2024-04-22 17:20云天徽上的博客 我们将介绍不同类型的特征筛选方法，包括基于统计的方法、基于模型的方法和嵌入式方法等，并详细解释每种方法的原理和适用场景。通过特征筛选，我们可以减少数据集的维度，降低模型的复杂度，提高模型的泛化能力，并...
- 2024-06-20 15:434. 模型选择与训练：选择合适的机器学习模型，用一部分数据进行训练，并用另一部分数据进行验证。 5. 模型评估：通过比较预测结果和真实结果，计算指标如均方误差（MSE）、R^2分数等来评估模型的预测能力。 6. 结果...
- 2022-07-26 16:55君莫笑∽GL的博客 皮尔逊 pearson相关系数和斯皮尔曼spearman等级相关系数。 它们可用来衡量两个变量之间的相关性的大小，根据 数据满足的不同条件，我们要选择不同的相关系数进行计算和分析。
- 2023-12-31 01:37AI天才研究院的博客 1.背景介绍 相关性学习(Correlation Learning)是一种人工智能技术，它旨在从数据中发现相关性，以便在实际应用中...因此，研究人员开始关注如何将相关性学习与人工智能(AI)技术相结合，以提高其效率和准确性。本文...
- 2020-06-25 03:18cumudi0723的博客 spearman相关性This article is about correlation and its implication in the machine learning. In my previous article, I have discussed Pearson’s correlation coefficient and later we have written a ...
- 2021-11-09 11:13Efred.D的博客 文章目录一、机器学习中，回归问题的六大评价指标是什么？二、六大评价指标都代表什么含义？如何进行模型评价？总结引用文章链接： 一、机器学习中，回归问题的六大评价指标是什么？ 回归问题五大评价指标分别为 ...
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- 2021-10-25 09:02deephub的博客 基于高级机器学习的产品已经成为我们日常生活的一部分并且也存在于医疗保健等高级领域。理解基于ml的模型背后的如何决策是让用户获得对模型的信任、调试模型、发现偏差等等的关键。 解释人工智能黑盒模型是一个巨大...
- 2024-02-06 23:34小井正在努力中的博客 它通过建立一个数学模型来描述自变量与因变量之间的关系，以便对未知数据进行预测和解释。确定自变量与因变量之间的关系。对因变量进行预测。了解自变量对因变量的影响程度。探索数据中的模式和趋势。用于预测和解释...
- 2023-01-08 18:44钢琴小王子的博客 本文介绍了协同过滤算法的两种分类，以及使用余弦相似度度量和基于皮尔逊相关系数度量的用户协同过滤算法。祝学习愉快！
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