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原标题:-1表示完全的负相关

浏览次数:96 时间:2019-10-06

皮尔森相关系数是一种最简单的反应特征和响应之间关系的方法。

这个方法衡量的是变量之间的线性相关性。

结果的取值区间为[-1,1]。-1表示完全的负相关,+1表示完全的正相关,0表示没有线性相关。

皮尔森相关系数有一个明显的缺陷就是,它只对线性关系敏感。如果关系是非线性的,哪怕两个变量之间是一一对应的关系,皮尔森相关系数也可能接近0.

from pandas import read_csvimport numpy as npfrom scipy.stats import pearsonr

def PearsonrCorrelation():tps = read_csv('E:workfiledatatradetps.csv', header=0)label = np.array[:, 0]feature = np.array[:, 1:]

for i in range(0, len(feature[0])): print("第'%i'属性的皮尔森相关系数为" % , pearsonr(label, feature[:, i]))

图片 1image.png

这是我的代码和数据的运行结果。还是依照惯例,跟进去看一下源码和说明文字。

图片 2image.png

上面的说明信息,皮尔森相关系数描述的是线性关系。严格来说,需要数据集是正态分布的,但不必是零均值的。从代码里可以看出来,只能计算两组数据之间的皮尔森相关系数,不能批量计算。

图片 3image.png图片 4image.png

返回值的第一项是皮尔森相关系数,第二项是p_value值。一般来说皮尔森相关系数越大,p_value越小,线性相关性就越大。但是看到note里讲的。p_value不是完全的可靠,当数据量大于500的时候,可能是合理的。

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