我正在尝试分析一组数据。这组数据包含一些连续属性，并且目标变量也是连续的。我使用了线性回归和随机森林进行分析。

我想知道的是，如何确定我的目标连续变量是否依赖于我所考虑的连续特征。

MSE值有助于比较不同模型的结果。但是，我的目标变量和特征之间是否存在关系……我该如何研究这个问题呢？

回答：

你可以研究特征之间的相关性。使用Pandas DataFrame对象的.corr()方法。这个方法会返回一个相关矩阵，你可以看到所有数值变量之间的相关性。

你可以应用到数据上的代码示例。第二行允许你查看与目标变量的相关性。

corr_matrix = df.corr() corr_matrix["TARGET"].sort_values(ascending=False)