Корреляционная матрица (числовая) | Выбор признаков | Python

• Корреляционная матрица полезна для числовых атрибутов, особенно в регрессионных проектах.  

• Она помогает сравнивать и выбирать лучшие функции для проекта.  

• Видео объясняет, как создать и использовать корреляционную матрицу.  

• Загрузка набора данных для совместного использования велосипедов.  

• Показ значений и атрибутов данных.  

• Создание корреляционной матрицы с помощью pandas.  

• Преобразование корреляционной матрицы в тепловую карту.  

• Использование цветовой карты для различения положительной и отрицательной корреляции.  

• Увеличение размера участка для лучшего восприятия.  

• Целевая переменная и денежные средства имеют высокую корреляцию.  

• Высокая корреляция указывает на важность признака для предсказания целевой переменной.  

• Другие признаки также имеют корреляцию, но в меньшей степени.  

• Исключение признаков с высокой корреляцией, таких как температура и атмосферное давление.  

• Исключение признаков, которые сильно коррелируют с другими, например, год и текущий момент.  

• Это помогает уменьшить избыточность и выбрать основные атрибуты для целевой переменной.  

• Отрицательная корреляция между скоростью ветра и влажностью.  

• Температура и денежный поток также коррелируют.  

• Видео объясняет, как использовать корреляционную матрицу для выбора важных признаков.  

• Призыв к оставлению комментариев и нажатию кнопки "Нравится".