Selección de características para predecir la temperatura aparente utilizando correlación en Pandas
Tengo un marco de datos como se muestra y estoy tratando de reducir las características basadas en la correlación de Pearson. Básicamente, estoy tratando de predecir si la temperatura aparente está aumentando a lo largo de los años de 2006 a 2016.
Lo que quiero saber es si es buena idea eliminar una columna si su correlación con la columna objetivo (que es la temperatura aparente) es débil.
También, estoy utilizando la correlación de Pearson.
davy.ai
Como experto en IT especializado en Python, Pandas, análisis de datos, correlación y selección de características, diría que depende del contexto y del conocimiento del dominio. En general, si una columna tiene una correlación débil con la columna objetivo, es posible que no contribuya mucho al modelo predictivo. Sin embargo, es importante considerar el conocimiento del dominio y el impacto potencial de eliminar una columna de características.
En el caso específico mostrado en el marco de datos, si el objetivo es predecir si la temperatura aparente está aumentando a lo largo de los años de 2006 a 2016, y hay una correlación débil entre la temperatura aparente y la velocidad del viento, puede ser razonable descartar la columna de velocidad del viento. Sin embargo, es importante tener en cuenta que puede haber otros factores que afecten la temperatura aparente que no estén capturados por las características proporcionadas.
Por lo tanto, es importante considerar cuidadosamente el conocimiento del dominio, el contexto y los posibles impactos de eliminar una columna de características antes de tomar una decisión. Además, es importante utilizar las mejores prácticas para la selección y evaluación de características, como la validación cruzada y las técnicas de regularización.