분산 형 모형을 사용하여 하나의 변수를 다른 변수와 연관시키는 방법 - 인형

예측 모델링의 첫 번째 단계는 변수를 서로 관련시키는 것입니다. 이를위한 간단하고 놀라운 도구는 산점도입니다. 하나의 연속 측정을 다른 측정과 관련시키는 데 사용됩니다. 데이터 마이너는 규칙을 확장하여 범주 형 변수와 함께 사용하기도합니다.

플롯의 가로 (999 x 999) 축은 하나의 변수 값을 나타냅니다. 세로 축 ()은 두 번째 변수를 나타냅니다. 어떤 변수가 독립적이고 모든 변수 쌍에 종속되는지 감각을 갖지 못할 수도 있습니다.

할 경우, 독립 변수는 가로축에 있어야합니다. 플롯의 각 점은 단일 사례 내의 두 변수에 대한 값 쌍인 좌표를 나타냅니다. (이 쌍들을 때때로 xy 쌍

라고 부름).

산포도 도구를 찾고 사용할 두 가지 변수를 선택하여 기본 산점도 도구를 설정하십시오. 다음 그림은 Orange 메뉴에서이 도구를 보여줍니다. 도구 위치는 제품마다 다릅니다.

다음 이미지의 예는 대화 형 디스플레이를 보여줍니다. 산점도가 즉시 나타납니다. 다른 도구에서는 차트를 실행하고 작성하는 데 추가 단계가 필요할 수 있습니다.

산점도는 엔진 마력에 대한 자동 주행 거리와 관련이 있습니다. 낮은 마력은 높은 주행 거리와 관련이 있으며, 높은 마력은 주행 거리가 낮습니다. 데이터에서이 패턴을 쉽게 볼 수 있습니다. 직선이 아닌 모양이 보일 수도 있습니다. 이렇게하면 나중에 시도 할 모델 유형에 대한 힌트를 얻을 수 있습니다.

데이터 마이닝 어플리케이션은 종종 그래프 디스플레이에 몇 가지 대화 형 기능을 가지고 있습니다. 예를 들어 다음 그림은 마우스를 점 위로 가져 가면 해당 점에 대한 두 변수의 정확한 값이 나타납니다. 이것은 축으로부터 값을 읽는 것보다 쉽습니다!