corr = features.corr().round(2)

在机器学习中，特征之间的相关性是一个重要的问题。`features.corr()`是Pandas中的一个函数，用于计算特征之间的相关系数矩阵。相关系数矩阵是一个$n \times n$的矩阵，其中第$i$行第$j$列表示第$i$个特征和第$j$个特征之间的相关系数，取值范围为$[-1,1]$，其中$-1$表示负相关，$1$表示正相关，$0$表示无相关性。

在计算相关系数矩阵后，可以使用`.round(2)`方法将矩阵中的元素保留两位小数，以提高输出结果的可读性。示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个包含5个特征的数据集
data = {'feature1': [1, 2, 3, 4, 5],
        'feature2': [2, 4, 6, 8, 10],
        'feature3': [1, 3, 5, 7, 9],
        'feature4': [3, 6, 9, 12, 15],
        'feature5': [4, 8, 12, 16, 20]}
features = pd.DataFrame(data)

# 计算特征之间的相关系数矩阵，并保留两位小数
corr = features.corr().round(2)

# 输出相关系数矩阵
print(corr)

在上面的代码中，我们创建了一个包含5个特征的数据集，并使用`features.corr().round(2)`计算了特征之间的相关系数矩阵，并输出了矩阵。需要注意的是，相关系数矩阵的计算需要保证特征之间的数据类型一致，通常需要对数据进行预处理，例如标准化、归一化等操作。