Examinează corelațiile noilor caracteristici

Acum că avem caracteristicile legate de volum și dată/timp, vrem să verificăm corelațiile dintre noile caracteristici (stocate în lista new_features) și țintă (5d_close_future_pct), pentru a vedea cât de strâns sunt legate. Reamintește-ți că pandas are metoda built-in .corr() pentru DataFrame-uri, iar seaborn oferă o funcție practică heatmap() pentru a vizualiza corelațiile.

Acest exercițiu face parte din cursul

Machine Learning pentru finanțe în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Extinde variabila new_features pentru a conține și numele coloanelor zilelor săptămânii, de exemplu weekday_1, concatenând numărul zilei cu șirul 'weekday_'.
Folosește funcția heatmap din Seaborn pentru a reprezenta grafic corelațiile dintre new_features și țintă, 5d_close_future_pct.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Add the weekday labels to the new_features list
new_features.extend([____ + ____ for i in range(1, 5)])

# Plot the correlations between the new features and the targets
sns.____(lng_df[____ + ['5d_close_future_pct']].corr(), annot=True)
plt.yticks(rotation=0)  # ensure y-axis ticklabels are horizontal
plt.xticks(rotation=90)  # ensure x-axis ticklabels are vertical
plt.tight_layout()
plt.show()

Editează și rulează codul