Khám phá tương quan của các đặc trưng mới
Giờ đây khi đã có các đặc trưng về volume và datetime, bạn sẽ kiểm tra tương quan giữa các đặc trưng mới (lưu trong danh sách new_features) và mục tiêu (5d_close_future_pct) để xem chúng liên hệ chặt chẽ đến mức nào. Nhớ rằng pandas có phương thức .corr() tích hợp cho DataFrame, và seaborn có hàm heatmap() rất tiện để hiển thị ma trận tương quan.
Bài tập này là một phần của khóa học
Machine Learning cho Tài chính bằng Python
Hướng dẫn bài tập
- Mở rộng biến
new_featuresđể chứa các tên cột weekday, nhưweekday_1, bằng cách nối số thứ tự của weekday với chuỗi'weekday_'. - Dùng
heatmapcủa Seaborn để vẽ tương quan củanew_featuresvà mục tiêu5d_close_future_pct.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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()