<jupyter_start><jupyter_text>Estatística para Machine Learning  8. Correlação e regressão<jupyter_code>import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import math<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Base de dados<jupyter_code>tamanho = np.array([30, 39, 49, 60])
preco = np.array([57000, 69000, 77000, 90000])
dataset = pd.DataFrame({'tamanho': tamanho, 'preco': preco})
dataset
media_tamanho = dataset['tamanho'].mean()
media_preco = dataset['preco'].mean()
media_tamanho, media_preco
dp_tamanho = dataset['tamanho'].std()
dp_preco = dataset['preco'].std()
dp_tamanho, dp_preco<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Correlação - cálculo manual<jupyter_code>dataset['dif'] = (dataset['tamanho'] - media_tamanho) * (dataset['preco'] - media_preco)
dataset
soma_dif = dataset['dif'].sum()
soma_dif
covariancia = soma_dif / (len(dataset) - 1)
covariancia
coeficiente_correlacao = covariancia / (dp_tamanho * dp_preco)
coeficiente_correlacao
sns.scatterplot(tamanho, preco);
coeficiente_determinacao = math.pow(coeficiente_correlacao, 2)
coeficiente_determinacao<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Correlação - cálculo com numpy a pandas<jupyter_code>np.cov(tamanho, preco)
dataset.cov()
np.corrcoef(tamanho, preco)
dataset.corr()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Correlação com a biblioteca Yellowbrick- https://www.scikit-yb.org/en/latest/<jupyter_code>dataset = pd.read_csv('house_prices.csv')
dataset.head()
!pip install yellowbrick --upgrade
from yellowbrick.target import FeatureCorrelation
dataset.columns[1:]
grafico = FeatureCorrelation(labels = dataset.columns[1:])
grafico.fit(dataset.iloc[:, 1:16].values, dataset.iloc[:, 0].values)
grafico.show();<jupyter_output><empty_output>
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