tinyxml指南[中文]关于关联强度

图 8.7 关联强度 8.2.7 部署 请想一想 Avg_Age 和 Temperature 之间的关联系数： -0.673。 我们看到这被视为比 较强的负关联。 在家庭居住人员的年龄增加时，户外平均温度在下降；并且在温度上升时， 居住人员的年龄在下降。 但家庭居住人员的平均年龄会对家庭年均户外温度有影响吗？ 当 然不会。 如果会有影响，我们只要让不同年龄的人搬入或搬出家庭，即可控制温度。 这当 然非常愚蠢。 尽管统计表明，在我们的数据集中，这两个属性之间存在一定的关联，但没 有合理的理由表明为什么一个属性的变动会导致另一个属性的变动。 这一关系可能纯属巧 合，但如果不是，肯定会有一些我们的模型无法提供的其他解释。 在进行所有数据挖掘部 署决策时，必须认识到并接受此类局限。 对关联的另一种错误解读是关联是百分比，即如果两个属性之间的关联系数为 0.776， 就表示这两个属性之间的变化相似性为 77.6%。 这是不正确的。 尽管关联系数确实能够 表明属性之间的变化相似性，但用于计算关联系数的基本数学公式只是用于衡量属性之间的 关联强度（按与 1 或 -1 的接近程度来表示）， 未计算也未打算计算任何百分比。 了解了这些解读参数后，Sarah 可以进行多项工作，以便根据我们的模型采取行动。 其 中的一些选项可能包括：  　 去掉 Num_Occupants 属性。 尽管家庭中的居住人数可能从逻辑上看起来像是一个