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상관된 특성 확인하기

이제 연속형 수치 특성으로 이루어진 wine 데이터셋으로 돌아가 보겠습니다. Pearson 상관계수를 계산해 어떤 열을 제거 후보로 삼을지 판단하세요. 그런 다음 해당 열들을 DataFrame에서 제거하세요.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 배우는 Machine Learning 전처리

강의 보기

연습 안내

  • wine 데이터셋의 각 특성 쌍에 대해 Pearson 상관계수를 출력하세요.
  • 최소 두 개 이상의 다른 열과의 상관계수가 0.75를 초과하는 wine의 열은 모두 삭제하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Print out the column correlations of the wine dataset
print(____)

# Drop that column from the DataFrame
wine = wine.____(____, ____)

print(wine.head())
코드 편집 및 실행