피어슨 상관 계수와 AI의 관계 피어슨 상관 계수(Pearson Correlation Coefficient)는 두 변수 간의 선형 관계를 측정하는 지표로, AI와 데이터 분석에서 다양한 방식으로 활용됩니다. AI에서 피어슨 상관 계수는 데이터의 패턴을 이해하고 예측 모델의 성능을 높이는 데 중요한 역할을 합니다. 데이터 탐색:변수 간 관계를 이해하는 데 사용됩니다.예: 고객 나이와 구매 금액의 상관관계 분석으로 관련성 파악특성 선택:중요한 변수를 선별하고 불필요한 변수를 제거합니다.목표 변수와의 상관계수를 기준으로 특성의 중요도를 평가합니다.모델의 복잡성을 줄이고 성능을 개선합니다.다중공선성 해결:독립 변수 간 강한 상관관계를 식별합니다.필요시 상관성이 높은 변수를 제거하거나 차원 축소 기법을 적용합니다..
