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Regressão linear - Como calcular o coeficiente de correlação linear de Pearson em Java - Java para Machine LearningQuantidade de visualizações: 136 vezes |
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 No estudo de Machine Learning, uma das primeiras ferramentas que aprendemos é Regressão Linear. E, para o bom entendimento da regressão linear, temos que aprender sobre o coeficiente de correlação linear, mais especificamente o coeficiente de correlação linear de Pearson. A fórmula do coeficiente de correlação linear de Pearson é: \[r_\text{xy} = \frac{n \sum x_i y_i - \sum x_i \sum y_i}{\sqrt{n \sum {x_i}^2 - \left(\sum {x_i}\right)^2} \cdot \sqrt{n \sum {y_i}^2 - \left(\sum {y_i}\right)^2}} \] Onde: x e y são os conjuntos de valores cuja correlação queremos testar. É claro que encontraremos algumas variações desta fórmula na internet e também em livros de estatística, mas o resultado é sempre o mesmo. A correlação de Pearson é uma técnica estatística para medir se duas variáveis estão linearmente relacionadas. Essa técnica também pode ser chamada de r de Pearson, correlação produto-momento de Pearson ou, mais coloquialmente, de correlação de Pearson. O r de Pearson é uma métrica que expressa a relação linear entre variáveis por meio de um número que vai de -1 a +1. Isto é, quanto mais próximo dos extremos (-1 ou +1), maior é a força da correlação. Por outro lado, valores próximos de zero indicam que a correlação é fraca. O sinal da correlação, por sua vez, indica a direção da relação entre variáveis. Se a correlação é positiva, então o aumento em uma variável implica o aumento na outra variável. Por outro lado, se a correlação é negativa, então o aumento em uma variável implica o decréscimo na outra variável. Veja agora o código Java completo no qual calculamps o coeficiente de correlação linear de Pearson a partir de valores x e y, dispostos em dois vetores, ou seja, dois arrays unidimensionais:
Ao executar este código Java nós teremos o seguinte resultado: O coeficiente de correlação é: -0.8713675107044452 |
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