利用皮尔逊相关系数找出与目标最相关的特征(Python实现)

该博客使用Python展示了如何计算数据集中各特征与目标变量(辐照度)之间的皮尔逊相关系数。通过读取CSV文件,对数据进行预处理,然后计算相关系数并输出结果,帮助识别与目标变量关联性最强的特征。
#coding:utf-8
#检测各特征和辐照度之间的相关性以及各个特征之间的相关性
from __future__ import division
import tensorflow as tf
import math
import csv
from sklearn import metrics
import numpy as np
from math import sqrt
from math import sqrt
from sklearn import preprocessing
i=0
j=[]
data = []
X = []
list=['0','1','2','3'
### 使用皮尔逊相关系数进行数据特征分析 #### 方法概述 皮尔逊相关系数是一种常用的统计工具,用于衡量两个连续型变量之间的线性相关程度。它的取值范围为 [-1, 1],其中正值表示正相关,负值表示负相关,而接近于零则表明两者之间几乎没有线性关系[^1]。 在数据分析过程中,可以通过计算不同特征间的皮尔逊相关系数来识别哪些特征具有较强的关联性,从而帮助理解数据结构并优化模型构建过程。具体而言: - **强相关**:如果某些输入特征目标变量存在较高的绝对值的相关系数,则它们可能是预测目标的重要因素。 - **多重共线性检测**:当多个自变量彼此高度相关时(即高相关),这可能导致回归模型不稳定或解释力下降。因此,在建立机器学习模型之前,通常会通过观察特征间的关系矩阵找出潜在的冗余变量以便删除或者合并处理[^2]。 #### 实现步骤详解 以下是利用 Python 中 pandas 库实现基于皮尔逊相关性的特征分析的一个实例演示: ```python import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 假设有一个名为 'data.csv' 的文件包含了若干数值型字段 df = pd.read_csv('data.csv') # 计算整个 DataFrame 内每一对之间的皮尔逊相关系数 correlation_matrix = df.corr(method='pearson') print("Pearson Correlation Matrix:") print(correlation_matrix) # 可视化热图以更直观的方式展示各属性间的联系强度 plt.figure(figsize=(8,6)) sns.heatmap(data=correlation_matrix, annot=True, cmap="coolwarm", fmt='.2f') plt.title("Heatmap of Pearson Correlations Between Features") plt.show() ``` 此脚本首先加载了一个 CSV 数据源,并调用了 `.corr()` 函数生成所有成对组合下的皮尔逊相关度量表单。接着采用 Seaborn 绘制出了对应的热度图表形式展现出来便于解读各个维度相互作用情况。 #### 结果解析 从得到的结果来看,每一个单元格代表对应行名和名所指代的两组测量项目间的相似水平指标。颜色越深红意味着更加紧密正面连接;反之亦然,更深蓝暗示着强烈反向依赖趋势。对于任何超过设定阈值(比如 |0.7| 或者其他业务场景下定义的标准)的情况都需要特别注意是否存在不必要的重复信息干扰终结论得出准确性[^1]。 #### 注意事项 尽管皮尔逊相关系数非常有用,但它仅能捕捉到线性模式。这意味着即使两个变量实际上是非线性相关的,只要这种非线性不表现为直线形变体,那么他们的皮尔森得分可能会很低甚至趋近于零。所以在实际应用当中还需要配合其它类型的评估手段共同验证假设成立否[^2]。 ---
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值