Python数据挖掘：探索变量间相关性的五种方法

在数据挖掘中，相关性探索是一项关键任务，它有助于理解不同变量之间的关联性和潜在模式。本笔记将介绍几种常用的Python库及其方法来评估和可视化变量间的相关性。以下是其中的主要知识点： 1. **皮尔逊相关系数**：这是一种度量连续变量之间线性关系强度的方法。通过`pandas`库中的`corr()`函数，如`df.corr(method='pearson')`，可以计算两个变量之间的皮尔逊相关系数，值范围在-1到1之间，正值表示正相关，负值表示负相关，0表示无线性关系。 2. **斯皮尔曼等级相关系数**：适用于非对称分布或存在异常值的数据，它是另一种测量变量间相关性的统计量。同样使用`pandas`库，`df.corr(method='spearman')`计算的是等级相关性，对于排名数据尤其有效。 3. **肯德尔等级相关系数**：与斯皮尔曼相似，肯德尔系数也是用来衡量两个变量之间的等级相关性，适用于有序分类变量。通过`pandas`的`corr()`函数，选择`method='kendall'`来计算。 4. **点双列相关（Point-Biserial Correlation）**：当一个变量是二元（类别型），另一个是连续型时，可以使用`scipy.stats.pointbiserialr()`。这个函数会返回两个变量间的简单相关系数和显著性水平（P-value）。 5. **判定系数（Coefficient of Determination, R²）**：这是回归分析中衡量模型拟合程度的指标，表示因变量变化中有多少可以通过自变量来解释。在`sklearn.linear_model.LinearRegression`中，通过`model.score(X,y)`得到R²值，范围在0到1，越接近1表示模型解释能力越强。 6. **相关矩阵和热图**：为了直观地展示多个变量之间的相关性，可以使用`seaborn`库创建相关矩阵图，通过`sns.heatmap(df.corr())`生成热力图，颜色深浅表示相关性强弱，便于快速识别变量间的复杂关联。 在实际应用中，结合以上各种方法，数据科学家可以根据数据特性和研究目的选择合适的相关性探索工具，以揭示数据集中的潜在规律和特征，为后续的数据分析、建模和预测提供依据。