이상향

회귀모형(상관계수) iris에서 Sepal Length와 Sepal Width의 상관계수를 계산하고 소수 둘째자리까지 출력하시오 import pandas as pd from sklearn.datasets import load_iris # iris 데이터셋 로드 iris = load_iris() df = pd.DataFrame(iris.data, column=iris.feature_names) # Sepal Length와 Sepal Width의 상관계수 계산 correlation = df.corr() result = correlation.loc['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)'] print(round(result), 2))

상관분석 상관분석은 x와 y변수 간에 관계가 어떤 선형적인 관계를 갖고 있는지를 파악한다. 두 변수 간의 관계의 강도도 계산할 수 있다. 두 변수가 변하는 패턴이 얼마나 비슷한가를 확인하는 과정이 상관분석이다. 상관관계에 따른 산포도는 아래 그림과 같이 나타낼 수 있으며, x축과 y축으로 구성하여 흩어진 정도를 표현할 수 있다. 공분산(Covariance), X축 분산과 Y축 분산의 평균으로 방향을 알다 상관관계를 표현하는 통계량의 일종으로 x의 분산과 y의 분산을 곱한 것의 기댓값이다. x의 편차와 y의 편차를 서로 곱한 개념임을 수식을 통해 알 수 있다. 만약 첫 번째 항이 (+)이고 두 번째 항이 (+)라면 공분산값은 (+)로 계산된다. 두 항 모두 (-)라도 (+)로 공분산이 나오게 된다. 그러므..