Korelacja parami

Redukcja wymiarowości w Pythonie

Jeroen Boeye

Head of Machine Learning, Faktion

Korelacja parami

sns.pairplot(ansur, hue="gender")

pairplot ansur

Korelacja parami

sns.pairplot(ansur, hue="gender")

pairplot ansur z adnotacjami

Współczynnik korelacji

skrajne korelacje

Współczynnik korelacji

korelacje z szumem

Macierz korelacji

weights_df.corr()

macierz korelacji ansur

Macierz korelacji

weights_df.corr()

macierz korelacji ansur duplikaty

Macierz korelacji

weights_df.corr()

macierz korelacji ansur duplikaty 2

Macierz korelacji

weights_df.corr()

macierz korelacji ansur przekątna

Wizualizacja macierzy korelacji

cmap = sns.diverging_palette(h_neg=10, 
                             h_pos=240, 
                             as_cmap=True)

sns.heatmap(weights_df.corr(), center=0, 
            cmap=cmap, linewidths=1, 
            annot=True, fmt=".2f")

wizualizacja macierzy korelacji

Wizualizacja macierzy korelacji

corr = weights_df.corr()

mask = np.triu(np.ones_like(corr, dtype=bool))

array([[ True,  True,  True],
       [False,  True,  True],
       [False, False,  True]])

Wizualizacja macierzy korelacji

sns.heatmap(weights_df.corr(), mask=mask, 
            center=0, cmap=cmap, linewidths=1, 
            annot=True, fmt=".2f")

korelacje waga-wzrost z maską

Wizualizacja macierzy korelacji

korelacje wybranych zmiennych ansur

Czas na ćwiczenia!

Redukcja wymiarowości w Pythonie