Python实现特征和目标的相关性分析及可视化

CodeWG

于 2023-05-27 00:35:04 发布

阅读量677

点赞数 2

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签： python 开发语言

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/CodeWG/article/details/130896089

575 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

本文介绍如何使用Python对机器学习数据集的特征与目标变量进行相关性分析和可视化，包括生成相关矩阵并用Seaborn的heatmap展示，以及使用pairplot绘制散点图和回归线，帮助理解特征间的关系。

Python实现特征和目标的相关性分析及可视化
在机器学习领域中，了解数据中每个特征与目标变量之间的关系非常重要。本文介绍使用Python对特征和目标的相关性进行分析和可视化的方法。

首先，我们需要准备一个数据集以进行演示。这里我们选用sklearn中的波士顿房价数据集。

from sklearn.datasets import load_boston
import pandas as pd

boston = load_boston()
data = pd.DataFrame(boston.data,

了解本专栏