Pandas korrelyatsiyalar

Bog‘liqliklarni topish

Pandas modulining ajoyib imkoniyatlaridan biri — corr() metodi.

corr() metodi ma’lumotlar to‘plamingizdagi har bir ustun o‘rtasidagi bog‘liqlikni hisoblaydi.

Ushbu sahifadagi misollarda 'data.csv' nomli CSV fayldan foydalaniladi.

data.csv faylini yuklab oling yoki data.csv faylini oching

            Duration     Pulse  Maxpulse  Calories
  Duration  1.000000 -0.155408  0.009403  0.922721
  Pulse    -0.155408  1.000000  0.786535  0.025120
  Maxpulse  0.009403  0.786535  1.000000  0.203814
  Calories  0.922721  0.025120  0.203814  1.000000

Natija tahlili

corr() metodining natijasi — ikki ustun o‘rtasidagi bog‘liqlik qanchalik kuchli ekanini ifodalovchi ko‘plab sonlardan iborat jadval.

Bu son -1 dan 1 gacha o‘zgaradi.

1 soni 1 ga 1 bog‘liqlik (mukammal korrelyatsiya) borligini bildiradi: bu ma’lumotlar to‘plamida birinchi ustundagi qiymat har safar oshganda, ikkinchisi ham oshgan.

0.9 ham yaxshi bog‘liqlik: agar bir qiymatni oshirsangiz, ikkinchisi ham, ehtimol, oshadi.

-0.9 ham 0.9 kabi yaxshi bog‘liqlik bo‘ladi, biroq bir qiymatni oshirsangiz, ikkinchisi, ehtimol, kamayadi.

0.2 yaxshi bog‘liqlik EMASLIGINI bildiradi, ya’ni bir qiymat oshsa, ikkinchisi ham oshadi degani emas.

Mukammal korrelyatsiya:

Ko‘rib turganimizdek, "Duration" va "Duration" 1.000000 sonini olgan. Bu tabiiy, chunki har bir ustun o‘zi bilan doimo mukammal bog‘liqlikka ega.

Yaxshi korrelyatsiya:

"Duration" va "Calories" o‘rtasidagi korrelyatsiya 0.922721 ga teng. Bu juda yaxshi korrelyatsiya bo‘lib, qancha uzoq mashq qilsangiz, shuncha ko‘p kaloriya yoqishingizni bashorat qilish mumkin. Aksincha ham: agar ko‘p kaloriya yoqqan bo‘lsangiz, ehtimol, uzoq mashq qilgansiz.

Yomon korrelyatsiya:

"Duration" va "Maxpulse" o‘rtasidagi korrelyatsiya 0.009403 ga teng. Bu juda yomon korrelyatsiya, ya’ni faqat mashg‘ulot davomiyligiga qarab maksimal pulsni bashorat qila olmaymiz va aksincha.