상관관계 확인하기
첫 Machine Learning 모델을 학습하기 전에, 특성과 타깃 간의 상관관계를 살펴보겠습니다. 이상적으로는 특성과 타깃 사이의 상관관계가 크게(1 또는 -1에 가깝게) 나오면 좋습니다. 상관관계를 확인하면 특성을 조정해 상관관계를 최대화하는 데 도움이 됩니다(예: talib 함수의 timeperiod 인자를 조정). 또한 타깃과 상관관계가 거의 없는 특성을 제거하는 데도 유용합니다.
상관행렬을 손쉽게 시각화하려면 seaborn의 heatmap() 함수를 사용할 수 있습니다. 이 함수는 상관행렬을 첫 번째 인자로 받고, 다양한 옵션을 제공합니다. 주석을 표시해 주는 annot 옵션을 확인해 보세요 — 주석을 켜는 데 도움이 됩니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 금융 분야 Machine Learning
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Plot heatmap of correlation matrix
sns.heatmap(____, annot= ____, annot_kws = {"size": 14})
plt.yticks(rotation=0, size = 14); plt.xticks(rotation=90, size = 14) # fix ticklabel directions and size
plt.tight_layout() # fits plot area to the plot, "tightly"
plt.____ # show the plot