新しい特徴量の相関関係を確認する
出来高と日時に関する特徴量を作成したので、次は new_features リストに格納されている新しい特徴量と目的変数（5d_close_future_pct）との相関関係を確認し、どの程度関連しているかを見てみましょう。pandas の DataFrame には組み込みの .corr() メソッドがあり、seaborn の heatmap() 関数を使うと相関関係をわかりやすく可視化できます。
この演習はコースの一部です
Python による金融のための Machine Learning
演習の手順
'weekday_'という文字列に曜日の番号を結合して、weekday_1のような列名をnew_features変数に追加しましょう。- Seaborn の
heatmapを使って、new_featuresと目的変数5d_close_future_pctの相関関係をプロットしましょう。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Add the weekday labels to the new_features list
new_features.extend([____ + ____ for i in range(1, 5)])
# Plot the correlations between the new features and the targets
sns.____(lng_df[____ + ['5d_close_future_pct']].corr(), annot=True)
plt.yticks(rotation=0) # ensure y-axis ticklabels are horizontal
plt.xticks(rotation=90) # ensure x-axis ticklabels are vertical
plt.tight_layout()
plt.show()