PyTorch torch.corrcoef 関数
Pytorch torch リファレンスマニュアルtorch.corrcoefPyTorch で Pearson 相関係数行列を計算するための関数です。入力テンソルの相関係数行列を返し、変数間の線形相関を測定するために使用されます。
関数定義
torch.corrcoef(input)
使用例
例
import torch
# 相関係数行列を計算
x = torch.tensor([[1, 2, 3, 4], [2, 3, 4, 5], [3, 4, 5, 6]])
print("入力行列の形状:", x.shape)
print("入力:")
print(x)
# 相関係数行列を計算
corr = torch.corrcoef(x)
print("相関係数行列:")
print(corr)
# 2つの変数間の相関
a = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])
b = torch.tensor([2, 4, 6, 8, 10])
# 形状は (2, n) である必要があります
data = torch.stack([a, b])
corr2 = torch.corrcoef(data)
print("a と b の相関係数:", corr2[0, 1])
# 出力は 1 に近く、強い正の相関を示します
# 相関係数行列を計算
x = torch.tensor([[1, 2, 3, 4], [2, 3, 4, 5], [3, 4, 5, 6]])
print("入力行列の形状:", x.shape)
print("入力:")
print(x)
# 相関係数行列を計算
corr = torch.corrcoef(x)
print("相関係数行列:")
print(corr)
# 2つの変数間の相関
a = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])
b = torch.tensor([2, 4, 6, 8, 10])
# 形状は (2, n) である必要があります
data = torch.stack([a, b])
corr2 = torch.corrcoef(data)
print("a と b の相関係数:", corr2[0, 1])
# 出力は 1 に近く、強い正の相関を示します
その他の拡張