python计算特征与目标的相关性并可视化
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python计算特征与目标的相关性并可视化
pandas计算相关性
# 相关性
tips.corr()
Out[2]:
total_bill tip size
total_bill 1.000000 0.675734 0.598315
tip 0.675734 1.000000 0.489299
size 0.598315 0.489299 1.000000
# 相关性热力图
sns.heatmap(tips.corr())
## 条形图确认回归特征与目标变量之间的关系并可视化
#条形图确认回归特征与目标变量之间的关系并可视化
coef_lst = []
coef_lst2 = []
col_lst = []
col_lst2 = []
plt.figure(figsize=(10, 10))
for feat in input_feats:
coef = np.round(np.abs(df[feat].co
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