Machine Learning & DSTương quan (correlation) đo độ mạnh và chiều của quan hệ tuyến tính giữa hai biến. Tương quan không kéo theo nhân quả: một liên hệ có thể đến từ biến gây nhiễu (confounder), nhân quả ngược, hoặc trùng hợp ngẫu nhiên. Chỉ thí nghiệm có kiểm soát / ngẫu nhiên hoá mới khẳng định được nhân quả.
Hiệp phương sai vs hệ số tương quan:
- Covariance đo chiều biến thiên chung của hai biến, nhưng độ lớn phụ thuộc đơn vị (không chặn, khó diễn giải và không so sánh được giữa các bộ dữ liệu).
- Correlation (Pearson r) = covariance đã chuẩn hoá bằng tích hai độ lệch chuẩn: r = cov(X,Y) / (σx·σy). Kết quả không thứ nguyên, nằm trong [−1, 1].
Hai đại lượng luôn cùng dấu; nhưng chỉ r mới so sánh được across datasets vì đã chuẩn hoá.