Análisis de Correlación
El análisis de correlación es una técnica estadística utilizada para medir y evaluar la relación entre dos o más variables, identificando cómo los cambios en una variable pueden estar asociados con cambios en otra.
En el contexto de la inteligencia artificial y el machine learning, esta herramienta resulta clave para seleccionar características relevantes, al descubrir qué variables tienen mayor influencia sobre las metas del modelo o los resultados esperados.
El coeficiente de correlación es el valor numérico que representa la fuerza y dirección de dicha relación, generalmente oscilando entre -1 y 1, donde valores cercanos a 1 o -1 indican una relación fuerte y valores cercanos a 0 indican poca o ninguna relación.
Es importante señalar que la correlación no implica causalidad; el análisis debe complementarse con otras técnicas para inferir relaciones causales entre variables.
En el desarrollo de modelos predictivos de machine learning, el análisis de correlación ayuda a reducir redundancias y mejorar la eficiencia del modelo, optimizando la selección de atributos clave que influyen en el rendimiento del algoritmo.