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检查相关性

在拟合我们的第一个机器学习模型之前，先看看各个特征与目标之间的相关性。理想情况下，我们希望特征与目标之间的相关性系数较大（接近 1 或 -1）。检查相关性有助于我们调整特征以最大化相关性（例如，修改 talib 函数中的 timeperiod 参数）。它也能帮助我们移除与目标不相关的特征。

要更方便地绘制相关性矩阵，可以使用 seaborn 的 heatmap() 函数。该函数将相关性矩阵作为第一个参数，并且还有许多其他选项。请查看 annot 选项——它可以帮助我们开启注释显示。

Anleitung 1/2

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  • 绘制我们在上一个练习中计算的相关性矩阵（corr）的热图（seaborn 已以 sns 导入）。
  • 在 sns.heatmap() 中使用 annot=True 将注释显示设置为开启。字体大小已为您设置为 annot_kws = {"size": 14}。
  • 使用 plt.show() 显示图表。