Корреляция Пирсона влияет на выбор функций в машинном обучении, помогая определить значимые признаки. 34

При построении модели не всегда понятно, какие из признаков действительно важны, а какие являются избыточными или шумовыми. 4 Корреляция Пирсона позволяет обнаружить мультиколлинеарность — явление, при котором одна из входных переменных статистической модели линейно зависит от других входных переменных, то есть между ними наблюдается сильная корреляция. 4

Некоторые признаки сильно коррелируют между собой, то есть значения коэффициента Пирсона либо равны единице, либо очень близки к ней. 4 Достаточно оставить один из таких признаков, что уменьшит объём данных для обработки алгоритмами, а также позволит получать более интерпретируемые результаты. 4

Пороговое значение коэффициента для удаления признаков устанавливается опытным путём и зависит от конкретной задачи. 4

Таким образом, использование корреляции Пирсона в выборе функций в машинном обучении помогает сократить количество избыточных признаков, что положительно сказывается на работе модели, особенно при обработке данных, состоящих из большого количества признаков. 4