摘要：
#coding:utf-8#检测各特征和辐照度之间的相关性以及各个特征之间的相关性from __future__ import divisionimport tensorflow as tfimport mathimport csvfrom sklearn import metricsimport
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posted @ 2021-05-25 10:17
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本文介绍了皮尔逊(Pearson)相关系数，其手动计算以及通过Pythonnumpy模块进行的计算。 皮尔逊相关系数测量变量之间的线性关联。它的值可以这样解释： +1-完全正相关+0.8-强正相关+0.6-中等正相关0-无关联-0.6-中度负相关-0.8-强烈的负相关-1-完全负相关我们将说明相关系
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posted @ 2021-05-25 09:54
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例子：代码： import numpy as np Array1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]Array2 = [[11, 25, 346], [734, 48, 49]]Mat1 = np.array(Array1)Mat2 = np.array(Array2)correlat
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posted @ 2021-05-25 09:53
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概述定义物理意义皮尔森距离机器学习中的应用代码实现概述皮尔森相关系数也称皮尔森积矩相关系数(Pearson product-moment correlation coefficient) ，是一种线性相关系数，是最常用的一种相关系数。记为r，用来反映两个变量X和Y的线性相关程度，r值介于-1到1之间
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posted @ 2021-05-25 09:35
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文章目录0 皮尔逊系数1 python计算方法1.1 根据公式手写1.2 numpy的函数1.3 scipy.stats中的函数0 皮尔逊系数 在统计学中，皮尔逊相关系数( Pearson correlation coefficient），又称皮尔逊积矩相关系数（Pearson product-mo
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posted @ 2021-05-25 09:32
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特征选择 (feature_selection) 目录 特征选择 (feature_selection) Filter 1. 移除低方差的特征 (Removing features with low variance) 2. 单变量特征选择 (Univariate feature selection
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posted @ 2021-05-25 09:28
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基于模型的特征选择详解 (Embedded & Wrapper) 基于模型的特征选择详解 (Embedded & Wrapper) 目录 https://www.cnblogs.com/stevenlk/p/6543646.html 基于模型的特征选择详解 (Embedded & Wrapper)
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posted @ 2021-05-25 09:24
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2021年7月15日
