我们定义并开放了预测能力得分（PPS）。 PPS是可以在数据中找到更多模式的关联的替代方法。
相关性有太多问题现在是星期五下午，您的老板告诉您，数据传递令人惊讶地提前到来了-来回仅4周。 这是您的预测模型缺少的部分。 您很兴奋，但也有点着急，因为您知道接下来的事情：浏览数据。 所有。 45.列。 这将花费许多小时，但您知道这是值得的，因为如果没有数据了解，您就会失明。 一个显而易见的步骤是查看所有单变量列分布。 但这还不够。
您问自己：列之间存在什么关系？
要回答这个问题，您只需重复典型的练习即可：计算相关矩阵并检查一些令人惊讶的关系。 每当您感到惊讶时，您都花一点时间绘制手头两列的散点图，看看您是否可以理解。 希望您可以，但通常却不能，因为您根本不知道这些列的含义。 但这是另一天的故事。
在检查了相关矩阵之后，您继续前进，甚至不知道自己不知道的（可怕的）。
我们花一点时间来回顾一下相关性。 分数在-1到1之间，表示是否存在强线性关系（正向还是负向）。 到现在为止还挺好。 但是，分数根本无法检测到许多非线性关系。 例如，窦波，二次曲线或神秘阶跃函数。 分数将是0，表示："这里没什么有趣的"。 同样，仅为数字列定义相关性。 因此，让我们删除所有类别列。 在我的上一个项目中，超过60％的列是分类的，但是，嘿。 没关系。 不，我不会转换这些列，因为它们不是序数，并且OneHotEncoding将创建一个矩阵，该矩阵具有比宇宙中原子更多的值。
> Too many scenarios where the correlation is 0. This makes me wonder if I missed something… (Excer
如果您受过良好的教育，您会知道相关矩阵是对称的。 因此，您基本上可以扔掉一半。 太好了，我们在那里节省了一些工作！ 还是我们？ 对称性意味着无论您计算A与B的相关性还是B与A的相关性，相关性都是相同的。但是，现实世界中的关系很少是对称的。 关系经常是不对称的。 这是一个例子：上次检查时，我的邮政编码60327告诉陌生人我住在德国法兰克福。 但是，当我只告诉他们我的城市时，他们却永远无法推断出正确的邮政编码。 PFF…业余爱好者。 另一个例子是：具有3个唯一值的列将永远无法完美预测具有100个唯一值的另一列。 但是事实可能恰恰相反。 显然，不对称很重要，因为它在现实世界中非常普遍。
考虑到相关性的那些缺点，我开始怀疑：我们可以做得更好吗？
要求：去年的一天，我梦见一个分数，该分数将告诉我两列之间是否存在任何关系-无论该关系是线性，非线性，高斯还是仅被外星人知道。 当然，分数应该是不对称的，因为我想检测城市和邮政编码之间的所有奇怪关系。 如果没有关系，则分数应为0；如果存在完美的关系，则分数应为1。 锦上添花的是，该分数应该能够立即解决分类和数字列的问题。 为我所有的学术朋友总结一下：两个列之间的预测关系的不对称，数据类型不可知分数，范围从0到1。
计算预测能力得分（PPS）首先，没有一种唯一的方法来计算预测能力得分。 实际上，有许多种方法可以计算出满足前面提到的要求的分数。 因此，我们宁可将预测能力得分视为一系列得分的框架。
假设我们有两列，并且想要计算A预测B的预测能力得分。在这种情况下，我们将B作为目标变量，将A作为我们的（唯一）特征。 现在，我们可以计算交叉验证的决策树，并计算合适的评估指标。 当目标是数字时，我们可以使用决策树回归器并计算平均绝对误差（MAE）。 当目标是分类时，我们可以使用决策树分类器并计算加权F1。 您也可以使用ROC等其他分数，但由于我们还有另一个问题，让我们将这些疑问搁置一秒钟。
如果不将其与基准进行比较，大多数评估指标将毫无意义。
我想大家都知道这种情况：您告诉奶奶您的新车型F1得分为0.9，所以她不像您那样兴奋。 实际上，这对她来说是非常聪明的，因为她不知道有人能得分0.9还是您是成千上万了不起的KAGGLErs尝试过后第一个得分超过0.5的人。 因此，我们需要"标准化"我们的评估分数。 您如何标准化分数？ 您定义一个上限和下限，然后将分数记入透视图。 那么下限和上限应该是多少？ 让我们从上限开始，因为通常这比较容易：理想的F1是1。理想的MAE是0。 做完了 但是下限呢？ 实际上，我们不能绝对地回答这个问题。
下限取决于评估指标和您的数据集。 这是天真的预测器实现的价值。
如果您的F1分数达到0.9，则可能会非常糟糕或非常好。 如果您的超级癌症检测模型始终预测为"良性"，并且在该高度偏斜的数据集上仍得分为0.9，则显然不是那么好。 因此，我们需要为一个非常幼稚的模型计算分数。 但是什么是天真的模型？ 对于分类问题，总是预测最普通的类是非常幼稚的。 对于回归问题，始终预测中位数非常幼稚。
让我们看一个详细的虚构示例：回到邮政编码和城市名称的示例。 想象两列都是分类的。 首先，我们要计算到城市的邮政编码的PPS。 因为城市是分类的，所以我们使用加权F1分数。 我们的经过交叉验证的决策树分类器得分为0.95 F1。 我们通过始终预测最常见的城市并获得0.1 F1的分数来计算基线分数。 如果对分数进行归一化，则应用以下归一化公式后，最终的PPS将为0.94：（0.95-0.1）/（1-0.1）。 正如我们所看到的，PPS得分为0.94相当高，因此邮政编码似乎对城市具有良好的预测能力。 但是，如果我们在相反方向上计算PPS，则可能会获得接近0的PPS，因为决策树分类器并不比总是预测最常用的邮政编码好得多。
请注意：MAE的归一化公式与F1不同。 对于MAE，越低越好，最佳值为0。
将PPS与相关性进行比较为了更好地了解PPS及其与相关性之间的差异，我们来看以下两个示例：
示例1：非线性效应和不对称
> Example 1: Comparison of Correlation to PPS for y=x²
让我们使用一种典型的二次关系：特征x是一个统一变量，范围是-2到2，目标y是x的平方加上一些误差。 在这种情况下，x可以很好地预测y，因为存在明显的非线性二次关系-毕竟这就是我们生成数据的方式。 但是，这在从y到x的另一个方向上是不正确的。 例如，如果y为4，则无法预测x大约为2还是-2。 因此，预测关系是不对称的，得分应反映这一点。
在此示例中，分数的值是多少？ 如果您尚不知道要寻找的内容，则相关性将使您垂涎三尺，因为相关性为0。因为相关性是对称的，所以从x到y以及从y到x都是如此。 但是，从x到y的PPS为0.88，可以检测非线性关系并节省时间。 但是，PPS不是1，因为在关系中存在一些错误。 在另一个方向上，从y到x的PPS为0，因为y仅知道自己的值没有关系可以预测。 这与我们之前所做的观察一致。
示例2：分类列和隐藏模式让我们将相关矩阵与Titanic数据集上的PPS矩阵进行比较。 "泰坦尼克号数据集？ 再次？？" 我知道，您可能认为您已经了解了有关Titanic数据集的所有内容，但是PPS可能会为您提供一些新见解。
> Example 2: Comparing the Pearson correlation matrix (left) with the PPS matrix (right) for the Tit
有关相关矩阵的两个发现：
· 相关矩阵较小，并且省略了许多有趣的关系。 当然，这是有道理的，因为诸如Sex，TicketID或Port之类的列是分类的，并且无法为它们计算相关性。
· 相关矩阵显示TicketPrice与中等强度等级（-0.55）之间呈负相关。 如果我们查看PPS，我们可以仔细检查这种关系。 我们将看到TicketPrice是该类（0.9 PPS）的有力预测指标，但反之亦然。 该类仅以0.33的PPS预测TicketPrice。 这是有道理的，因为您的机票价格是5.000美元还是10.000美元，您很可能是最高级的。 相反，如果您知道某人是最高阶层的人，则无法说出他们是为门票支付了5.000美元还是10.000美元。 在这种情况下，PPS的不对称性再次发光。
有关PPS矩阵的四个发现：· 矩阵的第一行告诉您Survived列的最佳单变量预测变量是Sex列。 这是有道理的，因为在救援过程中优先考虑了妇女。 （由于删除了"性别"列，因此我们无法在相关矩阵中找到此信息。）
· 如果您查看TicketID的列，您会发现TicketID是一系列列的很好的预测指标。 如果进一步研究此模式，您将发现多个人具有相同的TicketID。 因此，TicketID实际上是指一组潜在的一起购买机票的乘客，例如，大意大利的Rossi一家人，他们将任何夜晚变成一个奇观。 因此，PPS帮助我检测到隐藏模式。
· 比TicketID的强大预测能力更令人惊讶的是，TicketPrice在各种列中的强大预测能力。 特别是，TicketPrice可以很好地预测TicketID（0.67），反之亦然（0.7）。 经过进一步研究，您会发现门票通常具有独特的价格。 例如，只有意大利的罗西家族支付了72,50美元的价格。 这是至关重要的见解！ 这意味着TicketPrice包含有关TicketID的信息，因此也包含我们的意大利家庭的信息。 考虑潜在的信息泄漏时需要的信息。
· 查看PPS矩阵，我们可以看到因果链可能解释的影响。 （他只是说因果关系吗？—当然，这些因果关系的假设必须谨慎对待，但这不在本文的讨论范围之内。）例如，您可能会感到惊讶，TicketPrice对生存率具有预测能力（PPS 0.39） ）。 但是，如果您知道该舱位会影响您的生存率（PPS 0.36），而TicketPrice可以很好地预测您的舱位（PPS 0.9），那么您可能已经找到了一个解释。
PPS和PPS矩阵的应用在了解了PPS的优势之后，让我们看看在现实生活中可以在哪里使用PPS。
免责声明：PPS和关联都有用例。 对于在数据中查找预测模式，PPS显然比相关性具有一些优势。 但是，一旦找到模式，相关性仍然是传达找到的线性关系的一种好方法。
· 查找数据中的模式：PPS查找相关性找到的每个关系-以及更多。 因此，您可以使用PPS矩阵来替代相关矩阵，以检测和理解数据中的线性或非线性模式。 使用单个分数始终在0到1范围内的数据类型，这是可能的。
· 特征选择：除了通常的特征选择机制外，您还可以使用预测能力得分来为目标列找到好的预测因子。 此外，您可以消除仅添加随机噪声的功能。 这些功能有时在功能重要性指标上仍然得分很高。 此外，您可以消除其他功能无法预测的功能，因为它们不会添加新信息。 此外，您可以在PPS矩阵中识别成对的相互预测特征-这包括高度相关的特征，但也将检测非线性关系。
· 检测信息泄漏：使用PPS矩阵检测变量之间的信息泄漏-即使信息泄漏是通过其他变量来调节的。
· 数据规范化：通过将PPS矩阵解释为有向图来查找数据中的实体结构。 当数据包含以前未知的潜在结构时，这可能令人惊讶。 例如：泰坦尼克号数据集中的TicketID通常是一个家庭的指标。
与相关性相比，PPS有多快？尽管PPS相对于相关性有很多优点，但存在一些缺点：计算时间更长。但这有多糟？是否需要数周的时间，或者我们需要在几分钟甚至几秒钟内完成？使用Python库计算单个PPS时，时间应该没有问题，因为通常需要10-500毫秒左右的时间。计算时间主要取决于数据类型，行数和使用的实现。但是，在计算40列的整个PPS矩阵时，这将导致40 * 40 = 1600的单独计算可能需要1-10分钟。因此，您可能想在后台开始计算PPS矩阵，然后继续您梦dream以求的暑假！ ️对于我们的项目和数据集，计算性能始终足够好，但是当然还有改进的空间。幸运的是，我们看到了许多方法可以改进PPS的计算，以使速度增益提高10-100倍。例如，使用智能采样，试探法或PPS的不同实现。如果您喜欢PPS，并且需要更快的计算速度，请与我们联系。
如何在自己的（Python）项目中使用PPS如果您仍在追随，您将是仍然受到关注的稀有人类之一，您就是疯狂的野兽！ 如果您迫不及待想看到PPS将在您自己的数据上显示什么，那么我们对您来说有个好消息：我们将PPS的实现开源为一个名为ppscore的Python库。
在使用Python库之前，请花一点时间通读计算细节
安装软件包：
pip install ppscore
计算给定熊猫数据帧的PPS：
import ppscore as ppspps.score(df, "feature_column", "target_column")
您还可以计算整个PPS矩阵：
pps.matrix(df)
局限性我们做到了–您很兴奋，并希望向您的同事展示PPS。 但是，您知道他们对新方法总是如此批评。 因此，您最好准备知道PPS的局限性：
· 计算比相关性（矩阵）慢。
· 分数不能像相关性那样容易地解释，因为它不会告诉您有关所找到的关系类型的任何信息。 因此，PPS更适合查找模式，而相关性更适合传达找到的线性关系。
· 您不能以严格的数学方式比较不同目标变量的分数，因为它们是使用不同的评估指标计算得出的。 分数在现实世界中仍然很有价值，但是您需要牢记这一点。
· 引擎盖下方使用的组件存在局限性。 请记住：您可能会交换组件，例如 使用GLM代替决策树，或使用ROC代替F1进行二进制分类。
· 如果您使用PPS进行功能选择，则您仍然需要执行向前和向后选择。 而且，PPS无法检测到目标之间的要素之间的交互作用。
结论经过多年使用相关性，我们如此大胆（或疯狂？）提出了一种可以检测线性和非线性关系的替代方法。 PPS可以应用于数字列和分类列，并且是不对称的。 我们提出了一个实现并开源了一个Python包。 此外，我们在一些示例中显示了相关性的差异，并讨论了我们可以从PPS矩阵中得出的一些新见解。
现在由您决定对PPS的看法以及是否要在自己的项目中使用它。 作为图书馆Bamboolib库的一部分，我们已经使用PPS一年多了，在该库中PPS对于添加一些高级功能至关重要，因此我们希望与更广泛的社区共享PPS。 因此，我们希望收到您对该概念的反馈，如果您对自己的数据尝试PPS，我们将感到非常高兴。 如果收到积极的答复，我们很高兴听到您提出的有关调整或改进实施的要求。 正如我们之前提到的，有许多方法可以提高速度以及如何针对更具体的用例调整PPS。
GitHub：https://github.com/8080labs/ppscore
电子邮件：florian AT 8080labs.com
时事通讯：如果您想了解有关PPS以及我们即将推出的其他数据科学项目和工具的更多信息，可以在这里订阅。 我们不会写有关付费产品的信息，您可以随时退订，并且-甚至我们不得不提及这一点-我们永远不会放弃您的电子邮件。
(本文翻译自Florian Wetschoreck的文章《RIP correlation. Introducing the Predictive Power Score》，参考：https://towardsdatascience.com/rip-correlation-introducing-the-predictive-power-score-3d90808b9598)
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