Yeni özelliklerin korelasyonlarını incele
Artık hacim ve tarih-zaman özelliklerimiz olduğuna göre, yeni özelliklerimizin ( new_features listesinde saklanıyor) hedef (5d_close_future_pct) ile olan korelasyonlarını kontrol ederek ne kadar güçlü ilişkili olduklarına bakmak istiyoruz. pandas'ın DataFrame'ler için yerleşik .corr() metoduna ve korelasyonları görselleştirmek için seaborn'un kullanışlı heatmap() fonksiyonuna sahip olduğunu unutma.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile Finans için Machine Learning
Egzersiz talimatları
- Haftanın günlerini temsil eden sütun adlarını, örneğin
weekday_1,'weekday_'dizesiyle gün numarasını birleştirereknew_featuresdeğişkenine ekle. new_featuresile hedef5d_close_future_pctarasındaki korelasyonları çizdirmek için Seaborn'unheatmapfonksiyonunu kullan.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# 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()