सह-संबद्ध फीचर्स की जाँच
अब आप wine डेटासेट पर लौटेंगे, जिसमें निरंतर, संख्यात्मक फीचर्स हैं. डेटासेट पर Pearson का correlation coefficient चलाकर तय करें कि किन कॉलम्स को हटाने के अच्छे उम्मीदवार माना जा सकता है. फिर, उन कॉलम्स को DataFrame से हटा दें.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Machine Learning के लिए Preprocessing
अभ्यास निर्देश
wineडेटासेट में हर फीचर-जोड़ी के लिए Pearson correlation coefficients प्रिंट करें.wineसे वे कॉलम्स ड्रॉप करें जिनका correlation coefficient 0.75 से अधिक कम-से-कम दो अन्य कॉलम्स के साथ हो.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Print out the column correlations of the wine dataset
print(____)
# Drop that column from the DataFrame
wine = wine.____(____, ____)
print(wine.head())