How Much Did It Rain? Ⅱ 使用机器学习进行预测(三)


  预测(二)中对缺失值和异常值进行了处理,接下来我们需要分析Features之间、Feature和Label之间的相关性关系,并确定一个初步的模型进行预测。

相关性分析

  Features与Label的相关系分析是特征质量评价中非常重要的一环,合理的选取特征,找到与拟合目标相关性最强的特征,往往能够快速获得效果;
  Features之间的相关性分析,可以知道特征之间的信息量相关性,如果两个特征之间强线性相关,说明这两个特征的信息量很近似。

Features之间相关性分析

corr = train.iloc[:
作者:crr.荣原文地址:https://blog.csdn.net/qq_58568936/article/details/128010173

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