corrPearson = train_data.corr(method="pearson") figure = plt.figure(figsize=(30,25))

这段代码的作用是计算训练数据集中各个特征之间的相关性，并将结果以矩阵的形式存储在变量 `corrPearson` 中。其中，`method="pearson"` 表示使用 Pearson 相关系数来计算相关性。接下来，使用 `plt.figure(figsize=(30,25))` 创建一个大小为 30x25 的新图形窗口，并将其存储在变量 `figure` 中，以备后续绘图使用。

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cols = train_corr.nlargest(k, 'target')['target'].index cm = np.corrcoef(train_data[cols].values.T) hm = sns.heatmap(train_data[cols].corr(),annot=True,square=True) threshold = 0.5 corrmat = train_data.corr() top_corr_features = corrmat.index[abs(corrmat["target"])>threshold] plt.figure(figsize=(10,10)) g = sns.heatmap(train_data[top_corr_features].corr(),annot=True,cmap="RdYlGn") corr_matrix = data_train1.corr().abs() drop_col=corr_matrix[corr_matrix["target"]<threshold].indextrain_x = train_data.drop(['target'], axis=1) train_x = train_data.drop(['target'], axis=1) data_all = pd.concat([train_x,test_data]) data_all.drop(drop_columns,axis=1,inplace=True) data_all.head() cols_numeric=list(data_all.columns) def scale_minmax(col): return (col-col.min())/(col.max()-col.min()) data_all[cols_numeric] = data_all[cols_numeric].apply(scale_minmax,axis=0) data_all[cols_numeric].describe() 解释每一句代码

1. `cols = train_corr.nlargest(k, 'target')['target'].index`：这行代码是找到与目标变量（'target'）相关性最高的k个特征，然后返回这些特征的列名，并将其存储在cols变量中。

2. `cm = np.corrcoef(train_data[cols].values.T)`：这行代码使用numpy库中的corrcoef函数来计算cols变量中特征之间的相关系数矩阵，并将其存储在cm变量中。

3. `hm = sns.heatmap(train_data[cols].corr(),annot=True,square=True)`：这行代码使用seaborn库中的heatmap函数来绘制相关系数矩阵的热力图，并将其存储在hm变量中。annot=True表示在热力图中显示每个格子的数值，square=True表示将每个格子绘制成正方形。

4. `threshold = 0.5`：这行代码设置相关系数的阈值为0.5。

5. `corrmat = train_data.corr()`：这行代码计算训练数据集中每个特征之间的相关系数矩阵，并将其存储在corrmat变量中。

6. `top_corr_features = corrmat.index[abs(corrmat["target"])>threshold]`：这行代码找到与目标变量相关性绝对值大于阈值的特征，并将这些特征的列名存储在top_corr_features变量中。

7. `plt.figure(figsize=(10,10))`：这行代码创建一个大小为10x10的新图形。

8. `g = sns.heatmap(train_data[top_corr_features].corr(),annot=True,cmap="RdYlGn")`：这行代码使用seaborn库中的heatmap函数来绘制与目标变量相关性绝对值大于阈值的特征之间的相关系数矩阵的热力图，并将其存储在g变量中。cmap参数指定了颜色映射。

9. `corr_matrix = data_train1.corr().abs()`：这行代码计算训练数据集中每个特征之间的相关系数矩阵的绝对值，并将其存储在corr_matrix变量中。

10. `drop_col=corr_matrix[corr_matrix["target"]<threshold].index`：这行代码找到与目标变量相关性小于阈值的特征，并将这些特征的列名存储在drop_col变量中。

11. `train_x = train_data.drop(['target'], axis=1)`：这行代码将训练数据集中的目标变量（'target'）删除，得到只包含特征的训练数据集train_x。

12. `data_all = pd.concat([train_x,test_data])`：这行代码将训练数据集train_x和测试数据集test_data竖直合并，得到包含所有数据的数据集data_all。

13. `data_all.drop(drop_columns,axis=1,inplace=True)`：这行代码删除与目标变量相关性小于阈值的特征，并将修改后的data_all数据集存储在原位置。

14. `cols_numeric=list(data_all.columns)`：这行代码获取数据集data_all中所有特征的列名，并将其存储在cols_numeric列表中。

15. `def scale_minmax(col): return (col-col.min())/(col.max()-col.min())`：这行代码定义一个名为scale_minmax的函数，用于将数据集data_all中的每个特征进行最小-最大缩放。

16. `data_all[cols_numeric] = data_all[cols_numeric].apply(scale_minmax,axis=0)`：这行代码使用apply函数将scale_minmax函数应用于数据集data_all中的每个特征，并将修改后的数据存储在原位置。

17. `data_all[cols_numeric].describe()`：这行代码计算缩放后的数据集data_all中每个特征的描述性统计，并将其返回。

raw_data.corr(method='pearson')

`raw_data.corr(method='pearson')` 是一个用于计算数据集中各个列之间的皮尔逊相关系数的方法。皮尔逊相关系数是一种衡量两个变量之间线性关系强度和方向的统计量。`method='pearson'` 表示使用皮尔逊相关系数进行计算。

这个方法将返回一个相关系数矩阵，其中包含了数据集中各个列两两之间的相关系数。矩阵的每个元素表示对应列之间的相关性，取值范围在 -1 到 1 之间。值为 1 表示两个变量完全正相关，值为 -1 表示两个变量完全负相关，值为 0 表示两个变量之间没有线性关系。

你可以使用 `raw_data.corr(method='pearson')` 来计算数据集中各个列之间的皮尔逊相关系数，并进一步分析它们之间的关系。