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  3. Python으로 배우는 금융 분야 Machine Learning
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연습 문제

새로운 피처의 상관관계 살펴보기

이제 거래량과 datetime 기반 피처를 만들었으니, new_features 리스트에 저장한 새로운 피처들과 타깃(5d_close_future_pct) 간의 상관관계를 확인해 얼마나 밀접하게 관련되어 있는지 살펴보겠습니다. pandas에는 DataFrame용 내장 메서드 .corr()가 있고, seaborn에는 상관관계를 시각화하기 좋은 heatmap() 함수가 있습니다.

지침

100 XP
  • 요일 번호를 'weekday_' 문자열과 이어 붙여 weekday_1 같은 요일 컬럼 이름이 new_features에 포함되도록 new_features 변수를 확장하세요.
  • Seaborn의 heatmap을 사용해 new_features와 타깃 5d_close_future_pct의 상관관계를 그려 보세요.