모든 연속형 피처의 상관관계 분석: 파이썬 코드로 설명하기

 

상관관계 분석은 데이터 집합에서 두 개 이상의 연속형 변수 간의 관계를 파악하는 데 사용되는 강력한 기술입니다. 이 블로그 게시물에서는 상관관계 분석이 무엇이며, 왜 중요한지, 그리고 Python을 사용하여 상관관계 분석을 수행하는 방법을 설명합니다.

 

 

 

상관관계 분석이란 무엇일까요?

 

상관관계 분석은 데이터 집합에서 둘 이상의 연속형 변수 간의 관계의 강도와 방향을 결정하는 데 사용되는 통계적 방법입니다. 상관관계 값의 범위는 -1에서 +1까지이며, -1은 완벽한 음의 상관관계, +1은 완벽한 양의 상관관계, 0은 상관관계가 없음을 나타냅니다.

 

 

 

상관관계 분석이 중요한 이유는 무엇일까요?

 

상관관계 분석은 해당 데이터 집합을 사용하여 구축하는 모델의 정확도에 영향을 미칠 수 있는 변수 간의 관계를 식별하는 데 도움이 되기 때문에 필수적입니다. 상관관계 분석을 수행하면 잠재적인 상관관계를 파악하고 그에 따라 데이터를 조정할 수 있습니다.

 

 

 

Python을 사용하여 상관관계 분석 수행하기

 

Python을 사용하여 상관관계 분석을 수행하기 위해 Pandas 및 Seaborn 라이브러리를 사용합니다. Pandas 라이브러리는 데이터를 읽고 조작하는 데 도움이 되며, Seaborn 라이브러리는 상관관계를 시각화하는 데 도움이 됩니다.

 

Python을 사용하여 상관관계 분석을 수행하는 방법에 대한 예제를 살펴보겠습니다. 유명한 iris 데이터 세트를 사용하여 시연해 보겠습니다.

 

먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다.

import pandas as pd
import seaborn as sns

 

다음으로 데이터 세트를 로드합니다.

iris_data = pd.raed_csv('iris.csv')

 

이제 .corr() 함수를 사용하여 모든 연속형 피처의 상관관계 행렬을 계산할 수 있습니다.

corr_matrix = iris_data.corr()

 

히트맵을 사용하여 상관관계 행렬을 시각화할 수 있습니다.

sns.heatmap(corr_matrix, annot=True, cmap="coolwarm")

 

결과 히트맵은 색상이 진할수록 상관관계가 강합니다. 특정 피처 쌍의 상관관계 값을 추출할 수도 있습니다.

correlation_value = iris_data['SepalLengthCm'].corr(iris_data['PetalLengthcm'])

 

 

correlation_value 변수에는 꽃받침 길이와 꽃잎 길이 피처의 상관관계 값이 포함됩니다.

 

 

 

결론적으로, 상관관계 분석은 데이터 집합에서 연속형 변수 간의 관계를 파악하는 데 도움이 되는 강력한 도구입니다. 피처 간의 상관관계 값을 파악함으로써 데이터를 조정하고 보다 정확한 모델을 구축할 수 있습니다. Python을 사용하면 상관관계 분석을 쉽게 수행하고 결과를 시각화할 수 있습니다. 상관관계가 인과관계를 의미하지는 않으며, 결과를 검증하기 위해 다른 통계적 테스트가 필요할 수 있다는 점을 명심하세요.