相関のある特徴量を確認する
ここでは、連続的な数値特徴量で構成される wine データセットに戻ります。データセットに対して Pearson の相関係数を計算し、削除候補となる列を特定しましょう。次に、それらの列を DataFrame から削除します。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶMachine Learningの前処理
演習の手順
wineデータセット内の各特徴量ペアについて、Pearson の相関係数を出力します。- 相関係数が「少なくとも他の2列」と「0.75を超えて」相関している列を、
wineから削除します。
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。
# Print out the column correlations of the wine dataset
print(____)
# Drop that column from the DataFrame
wine = wine.____(____, ____)
print(wine.head())