函数：pearsonr(x,y)

功能：

计算特征与目标变量之间的相关度

参数说明：

输入：x为特征，y为目标变量.输出：r： 相关系数 [-1，1]之间，p-value: p值。 注： p值越小，表示相关系数越显著，一般p值在500个样本以上时有较高的可靠性。

python实现

import numpy as np from scipy.stats import pearsonr import random np.random.seed(0) size=300 x=np.random.normal(0,1,size) print "Lower noise",pearsonr(x,x+np.random.normal(0,1,size)) print "Higher noise",pearsonr(x,x+np.random.normal(0,10,size))

输出：

Lower noise (0.71824836862138408, 7.3240173129983507e-49) Higher noise (0.057964292079338155, 0.31700993885324752)