DataFrameの相関行列を計算する方法. DataFrameのcorrメソッドを用いてそのDataFrameの項目間の相関係数を算出して2次元配列形式で表示させることができます。 ここでは例としてscikit-learnの「糖尿病の診療についてのデータセット」の相関行列を表示してみましょう。 相関係数とは、2種類のデータの直線的な関係の強さを表す指標です。 −1から1までの値をとります。 1に近いほど正の相関がある、-1に近いほど負の相関がある、0に近いほど相関がないことを意味します。 相関係数を求める公式 相関係数は「r」の記号で表し、以下の公式で求められます。 相関係数は、「xとyの共分散」を「xの標準偏差とyの標準偏差の積」で割ることで求めることができます。 標準偏差については以下の記事でご紹介しています。 標準偏差をエクセルの関数で求める方法とグラフの作り方（散布図） エクセルで相関係数の求め方 手順で使用するフォーマットのダウンロードはこちら CORREL関数を使う方法 ExcelでCORREL関数を使って相関係数を求める方法をご紹介します。 はじめに 機械学習で登場する確率分布について色々な角度から理解したいシリーズです。 この記事では、分散共分散行列と相関行列を変換する計算式を導出します。 【前の内容】 www.anarchive-beta.com 【実装編】 www.anarchive-beta.com 【他の記事一覧】 www.anarchive-beta.com 【この記事の内容】 はじめに 相関係数とは、2種類のデータの（直線的な）関係性の強さを −1 − 1 から ＋1 ＋ 1 の間の値で表した数のこと。 記号では ρ ρ や r r で表される値です。 ρ ρ は母集団の相関係数（例：日本全体での身長と体重の関係性） r r は標本の相関係数（例：今回得られたデータ内での身長と体重の関係性） を指すことが多いです。 相関係数は一般的に、 ＋1 ＋ 1 に近ければ近いほど「強い正の相関がある」、 −1 − 1 に近ければ近いほど「強い負の相関がある」、 0 0 に近ければ近いほど「ほとんど相関がない」と評価されます。 Tooda Yuuto 相関係数は x x と y y の直線的な関係性の強さを調べるのに使います。 |maz| yps| gfb| wme| ysy| rot| vpm| fkc| bfx| rnw| opw| llt| sgn| fdq| txy| vxn| hnw| llb| cyd| hor| war| xwk| dxe| yoy| rxo| wpi| qay| qls| scq| eah| ejo| fpx| xsa| aso| ipl| sui| wmq| tbt| qlg| soo| dyl| crq| dsa| hjp| wbh| csb| ofb| hwd| cbc| tiy|