摘要：
特征选择(排序)对于数据科学家、机器学习从业者来说非常重要。好的特征选择能够提升模型的性能，更能帮助我们理解数据的特点、底层结构，这对进一步改善模型、算法都有着重要作用。 特征选择主要有两个功能： 在数据挖掘工作中，通常处理的是一个包含大量特征且含义未知的数据集，并基于该数据集挖掘到有用的特征。那么 阅读全文
摘要：
pandas 中df 对象自带相关性计算方法corr() , 可以用来计算DataFrame对象中所有列之间的相关系数（包括pearson相关系数、Kendall Tau相关系数和spearman秩相关）。 >>> import numpy as np>>> import pandas as pd 阅读全文