判断机器学习数据集是否具有线性关系

机器学习中，数据集的线性关系是一个重要问题。在许多机器学习任务中，我们希望通过训练模型来建立数据特征与标签之间的关联，并利用该模型对未知数据进行预测或分类。其中，线性模型是最简单、最基础的模型之一。因此，判断数据集是否具有线性关系对于选择合适的模型和评估模型性能都至关重要。

下面将介绍几种方法来判断机器学习数据集是否具有线性关系，并提供相应的源代码实现。

1. 相关性分析
   相关性分析是最简单的方法之一。通过计算特征与标签之间的相关性系数，可以初步了解它们之间的线性关系。常用的相关性系数包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。皮尔逊相关系数主要用于度量两个连续变量之间的线性关系，而斯皮尔曼相关系数则可以用于度量任意两个变量之间的单调关系。

示例代码如下：

import numpy as np
import pandas as pd

# 假设X为特征，y为标签，均为numpy数组或pandas Series
def