怎么看哪几个的相关性的强弱啊(关键词-模型预测)

这个是各模型预测误差的相关性分析图，怎么做怎么看嘛？怎么看哪几个的相关性的强弱啊？

因为对角线是1，所以看起来数字越接近1，说明相关性越大。

相关性矩阵图（Correlation Matrix Plot）是用来帮助快速分析不同变量（因素）间相关关系的可视化工具，其数值指标通常为相关系数（如皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等），以此来更加直观定量地衡量相关关系。通常相关系数的取值范围为[-1,1]，当系数越接近于1时，说明两者关系更接近正相关；当系数越接近于-1时，则是更接近负相关；当系数接近0时，则两者无明显相关关系；因此，大多数当相关系数绝对值约在0.7以上时，我们才会人为两个因素间存在相关关系。
在你所提供的关于各模型预测误差的相关性分析矩阵图中，每隔矩阵中数值即是对应横纵坐标上模型预测误差的的相关性系数。基于上述理论，当两者数值大于0.7（可根据实际调整）且越接近于1时，可以认为模型误差间存在正相关关系。在你的图中或许因为渲染失误，导致不相关的数值反而更明显，因此可能需要注意。
额外需要注意的一点是，较强相关关系并不代表着因素间存在绝对的联系，如问题中提到的各模型预测误差更多取决于数据集问题，如数据特征、分布等，因此在实际问题的分析中需要结合其他指标进行补充。