Korelasyon

Hedefle birlikte değişen bir özellik, modelin onu tahmin etmesine yardımcı olur. Korelasyon r, iki sütunun düz bir çizgiyi ne kadar yakından izlediğini -1 ile 1 arasında puanlar:

Bir mağazanın altı haftalık reklamları ve satışları: np.corrcoef 2'ye 2 bir tablo döndürür; her dizi diğerine karşılık gelir ve r değeri [0, 1] konumundadır. Bir sütunun .corr özelliği bunu doğrudan verir:

ads = np.array([100, 200, 150, 300, 250, 50])
sales = np.array([430, 520, 560, 760, 610, 410])
print(np.round(np.corrcoef(ads, sales), 2))
shop = pd.DataFrame({"ads": ads, "sales": sales})
print(np.round(shop["ads"].corr(shop["sales"]), 2))

Bu, şunu yazdırır:

[[1.   0.94]
 [0.94 1.  ]]
0.94

0,94 değerinde, daha fazla reklam verilen haftalarda satışlar açıkça daha yüksekti.