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How Much Did It Rain? Ⅱ 使用机器学习进行预测（三）

How Much Did It Rain? Ⅱ 使用机器学习进行预测（三）

  • 相关性分析
    • Features之间相关性分析
    • Features和Labels相关性分析
  • 初步建模
    • 模型选择分析

  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[:

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