“высоко коррелированные особенности Python” Ответ

высоко коррелированные особенности Python

# Create correlation matrix
corr_matrix = df.corr().abs()

# Select upper triangle of correlation matrix
upper = corr_matrix.where(np.triu(np.ones(corr_matrix.shape), k=1).astype(np.bool))

# Find index of feature columns with correlation greater than 0.95
to_drop = [column for column in upper.columns if any(upper[column] > 0.95)]

df.drop(to_drop, axis=1, inplace=True)
Xanthous Xenomorph

высоко коррелированные особенности Python

# Create correlation matrix
corr_matrix = df.corr().abs()

# Select upper triangle of correlation matrix
upper = corr_matrix.where(np.triu(np.ones(corr_matrix.shape), k=1).astype(np.bool))

# Find index of feature columns with correlation greater than 0.95
to_drop = [column for column in upper.columns if any(upper[column] > 0.95)]
Xanthous Xenomorph

Ответы похожие на “высоко коррелированные особенности Python”

Вопросы похожие на “высоко коррелированные особенности Python”

Больше похожих ответов на “высоко коррелированные особенности Python” по Python

Смотреть популярные ответы по языку

Смотреть другие языки программирования