Kiểm tra hệ số tương quan
Trước khi fit mô hình Machine Learning đầu tiên, hãy xem các hệ số tương quan giữa đặc trưng (feature) và mục tiêu (target). Lý tưởng nhất là tương quan lớn (gần 1 hoặc -1) giữa đặc trưng và mục tiêu. Việc xem xét tương quan giúp bạn tinh chỉnh các đặc trưng để tối đa hóa tương quan (ví dụ, thay đổi đối số timeperiod trong các hàm của talib). Nó cũng giúp loại bỏ những đặc trưng không tương quan với mục tiêu.
Để vẽ ma trận tương quan một cách dễ dàng, bạn có thể dùng hàm heatmap() của seaborn. Hàm này nhận ma trận tương quan làm đối số đầu tiên, và có rất nhiều tùy chọn khác. Hãy chú ý tùy chọn annot — tùy chọn này sẽ bật phần chú thích trên biểu đồ.
Bài tập này là một phần của khóa học
Machine Learning cho Tài chính bằng Python
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Plot heatmap of correlation matrix
sns.heatmap(____, annot= ____, annot_kws = {"size": 14})
plt.yticks(rotation=0, size = 14); plt.xticks(rotation=90, size = 14) # fix ticklabel directions and size
plt.tight_layout() # fits plot area to the plot, "tightly"
plt.____ # show the plot