ヒートマップで相関係数を可視化する
以前、相関係数について、ざっくりした記事を書きました。
おさらいですが、相関係数は-1から+1の間を取る指標で、±0.7以上なら強い相関があると認められます。
マイナスなら負の相関、プラスなら正の相関ですね。
さて。以前の記事では「df.corr()メソッド一発で計算終了！楽ちん！」で終わってますが、実際のデータというのは１５〜２０項目あったりして、相関係数の表を見ているだけで目が痛くなります。
（重複はありますが、１５✕１５マスの表が出来上がります…）
ヒートマップを使えば、色の濃いところが相関が強い！くらいに一望出来るので、目に優しいですね。
実際どんなグラフになるのか、早速描画してみましょう。
今回は適当な例題データを思いつかなかったので、機械学習でよく使うボストン住宅データを流用します。
いかがでしょうか。
ボストン住宅データは、わりと実務で目にするデータに近い形です。
手元のデータで実際にヒートマップを描いてみると、案外面白い発見があるかも知れません。
