简说数据

相关性判断

1场景：一个提问推荐回答的场景，理论上提问推荐的约准确，回答者回答的可能性就越大，回答量就越多

2衡量指标：关注的指标是回答率，即回答量/推荐次数

3问题：需要验证回答率和哪些指标和特征相关，从而指导我们提升回答率，相关特征有：请求用户，总推送数，回答用户数，回答数，回答用户比例等

4解决方案：相关性判断

连续特征用皮尔逊相关系数 corr ，二类离散也可以用皮尔逊，多类离散的也可以用皮尔逊但会有失真，要用熵或者互信息

5皮尔逊相关系数实例子

python代码比较简单如图

主要就是导入数据，每一列是一个相关的特征，每列特征都是连续的，主要相关性的函数就是df.corr()，可以产出相关性矩阵，其中结果越趋近于1越正相关，越趋近于0越不相关，越趋近于-1越负相关，同时我们还可以用热力图来清晰的呈现各列特征的相关性，函数是sns.heatmap（），通过相关性矩阵和热力图可以看出，回答率（reply rate）与请求用户数（红色）和推送数（红色）的相关性比较弱

python相关性实现

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