Vérifier la corrélation entre les caractéristiques
Revenez maintenant à l'ensemble de données wine, qui contient des caractéristiques continues et numériques. Calculez le coefficient de corrélation de Pearson sur l'ensemble pour déterminer quelles colonnes sont de bonnes candidates à éliminer. Ensuite, retirez ces colonnes du DataFrame.
Cette activité fait partie du cours
Prétraitement pour le Machine Learning en Python
Instructions de l’exercice
- Affichez les coefficients de corrélation de Pearson pour chaque paire de caractéristiques dans l'ensemble de données
wine. - Supprimez de
winetoute colonne ayant un coefficient de corrélation supérieur à 0,75 avec au moins deux autres colonnes.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Print out the column correlations of the wine dataset
print(____)
# Drop that column from the DataFrame
wine = wine.____(____, ____)
print(wine.head())