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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