Covariance Estimators协方差估计大比拼：性能、应用场景和可视化对比总结

在机器学习中，协方差估计是一个非常重要的概念。协方差估计用于描述数据集中两个或多个变量之间的关系。这种关系有助于我们理解数据的分布，进而可以用于特征选择、降维、异常检测等多种机器学习任务。

本文将对比几种常用的协方差估计方法，包括empirical_covariance、ShrunkCovariance、OAS、MinCovDet、LedoitWolf、GraphicalLassoCV、GraphicalLasso和EllipticEnvelope。

协方差估计（Covariance Estimators）

协方差估计（Covariance Estimators）是统计学和机器学习中用于估计多个随机变量之间关系的一种方法。具体来说，协方差描述了两个随机变量如何一起变化：如果一个变量增加而另一个也增加，那么它们的协方差是正的；如果一个变量增加而另一个减少，那么它们的协方差是负的；如果两个变量之间没有明显的关系，那么它们的协方差接近零。