Sprawdzanie skorelowanych cech
Wróćmy teraz do zbioru danych wine, który składa się z ciągłych cech numerycznych. Oblicz współczynniki korelacji Pearsona, aby określić, które kolumny nadają się do usunięcia. Następnie usuń te kolumny z ramki danych.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Preprocessing w uczeniu maszynowym w Pythonie
Instrukcje do ćwiczenia
- Wyświetl współczynniki korelacji Pearsona dla każdej pary cech w zbiorze danych
wine. - Usuń z
winekolumny, których współczynnik korelacji jest wyższy niż 0,75 z co najmniej dwiema innymi kolumnami.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Print out the column correlations of the wine dataset
print(____)
# Drop that column from the DataFrame
wine = wine.____(____, ____)
print(wine.head())