Matriz de correlação

Escolher as características significa comparar todas as colunas com o alvo de uma só vez. df.corr(numeric_only=True) cria a matriz de correlação, ignorando as colunas de texto:

laptops = pd.DataFrame({
    "model": ["Arc", "Bolt", "Cove", "Dune", "Echo", "Flux", "Gale"],
    "ram_gb": [8, 16, 8, 32, 16, 16, 32],
    "weight_kg": [2.3, 1.4, 2.0, 1.1, 1.8, 1.2, 1.6],
    "battery_h": [7, 9, 10, 13, 6, 11, 8],
    "price": [650, 1100, 700, 1600, 900, 1350, 1200],
})
corr = laptops.corr(numeric_only=True)

Cada célula é o r de sua linha e coluna. Para encontrar a característica mais forte, ordene a coluna de preço por magnitude, ignorando os sinais:

ranked = np.abs(corr["price"]).sort_values(ascending=False)
print(ranked.index[1])

Isso imprime:

weight_kg

O índice 0 é o próprio price, em 1. Laptops mais leves custam mais: -0.95 é a relação mais forte.