相(Correlations) 为数据集中的所有特征对计算 皮尔逊 Pearson 或 斯皮尔曼 Spearman 相关系数.这些方法只能检测单调关系.
具有相关系数的属性对的列表.按完成健以停止大型数据集的计算.
访问小部件帮助并生成报告.
只能为数字(连续)特征计算相关性,因此我们将使用 housing 作为示例数据集.将其加载到文件(File)到相关性(Correlations) 小部件.正相关的特征对将在列表的顶部,负相关的特征对将在列表的底部.
选择最负相关的特征对,DIS-NOX.现在,将散点图(Scatter Plot)部件连接到 相关性(Correlations) 小部件并设置两个输出.观察如何在散点图中设置特征对.在散点图中,看的出这两个特征确实属于负相关关系.