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相关性分析的另一个质量标准是收到的相关性比率的变化。例如，如果存在一系列相关比，例如（-、 和 ），我们可以合理地说有一个参数比其他参数更重要。比率或模数的绝对值越接近 ，相关性越强。如果比率模数低于 ，则可以忽略这种相关性：两个变量之间的相关性太弱，无法得出可靠的结论。对于我们分析的所有因素，相关性比率均低于 ；因此我们放弃了这种方法。 拒绝这种分析方法的另一个原因是相关值对像差和噪声的高度敏感性，并且不同关键词的数据表明存在很多这样的情况。如果将数据添加到集合中，相关比率会立即发生变化。

因此，该指标在多个变量 柬埔寨 電話號碼 的情况下不可行，甚至可能导致错误的扣除。让我们补充一点，很难相信存在一两个相关比如此接近  的因素 - 如果这是真的，任何人都可以轻松破解  的算法，我们都会位居第一！ 常见问题  尽管我们试图回答最常见的问题，但这里还是为好奇的读者提供了一些其他问题。 为什么我们不使用人工神经网络（）？ 尽管人工神经网络非常适合具有大量变量的任务，例如图像识别（其中每个像素都是一个变量），但它们获得的结果难以解释，并且不允许比较每个邮递员的体重。此外，人工神经网络需要大量数据收集和大量特征才能产生可​​靠的结果。



而我们收集的输入数据不符合此描述。 与随机森林不同，随机森林中每个决策树独立投票，从而确保良好的可靠性，而神经网络将数据处理在同一个篮子中。没有迹象表明在本研究中使用人工神经网络会产生更准确的结果。 我们对研究方法的主要要求是稳定性和识别因素重要性的能力。也就是说，随机森林非常适合我们的任务，许多类似性质的排名任务也证明了这一点，这些任务也是使用该算法实现的。 为什么网站访问量是  上最重要的排名因素？ 这无疑是我们研究中最具争议的一点。当我们看到分析结果时，我们也感到惊讶。尽管我们的算法已经在可靠的数据领域进行了训练，但我们还是决定仔细检查事实。