数据集的相关性为： ID Age Work_Experience Family_Size ID 1.000000 -0.005055 -0.030688 0.011801 Age -0.005055 1.000000 -0.190789 -0.280517 Work_Experience -0.030688 -0.190789 1.000000 -0.063234 Family_Size 0.011801 -0.280517 -0.063234 1.000000

根据你提供的数据集相关性矩阵，可以看出各个变量之间的相关性程度，具体如下：

1. ID列与其他变量的相关性较小，其与Age列的相关性为-0.005055，与Work_Experience列的相关性为-0.030688，与Family_Size列的相关性为0.011801。

2. Age列与其他变量的相关性程度较小，与ID列的相关性为-0.005055，与Work_Experience列的相关性为-0.190789，与Family_Size列的相关性为-0.280517。

3. Work_Experience列与其他变量的相关性程度较小，与ID列的相关性为-0.030688，与Age列的相关性为-0.190789，与Family_Size列的相关性为-0.063234。

4. Family_Size列与其他变量的相关性程度较小，与ID列的相关性为0.011801，与Age列的相关性为-0.280517，与Work_Experience列的相关性为-0.063234。

通过观察数据集的相关性矩阵，我们可以初步了解各个变量之间的相关性程度，这对我们在进行数据分析和建模时有很大的帮助，例如可以选择相关性较小的变量进行建模，从而提高模型的精度。