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python - 如果它们的值超过某个阈值，如何将相关矩阵特征提取到列表中

问题描述

在阅读了“Hands-On Machine Learning with Sci-kit Learn and Tensorflow”一书的第一章后，我想做自己的小项目并学习一点。所以我想让它变得简单，只使用简单的线性回归，其特征与高于 abs(0.1) 的销售价格相关。

corr_matrix = raw_train_data.corr()
corr_matrix['SalePrice'].sort_values(ascending = False)

SalePrice           1.00
OverallQuality      0.79
YearBuilt           0.52
etc

我试过这样的事情：

features = []
for feature, value in corr_matrix['SalePrice']:
    if abs(value) >= 0.1:
        features.append(feature)
    else:
        pass

但它给出了错误：

TypeError: cannot unpack non-iterable float object

有人可以帮我解释一下吗，我仍然对 Python 中的 ML 和数据操作缺乏经验。谢谢！

标签： pythonpandas

解决方案

更换

for feature, value in corr_matrix['SalePrice']

和

for feature, value in corr_matrix['SalePrice'].iteritems():

完成工作！感谢@jottbe 的解决方案和所有其他人的回复！

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