cómo aplicar la correlación de Pearson para la selección de características en el ejemplo de código python

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Ejemplo 1: scikit aprende a identificar características altamente correlacionadas

# Create correlation matrix
corr_matrix = df.corr().abs()# Select upper triangle of correlation matrix
upper = corr_matrix.where(np.triu(np.ones(corr_matrix.shape), k=1).astype(np.bool))# Find index of feature columns with correlation greater than 0.95
to_drop =[column for column in upper.columns ifany(upper[column]>0.95)]

Ejemplo 2: cómo imprimir la correlación con una función en pyhton

df[df.columns[1:]].corr()['LoanAmount'][:]

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