我構建了我的第一個 LinearRegression 模型 (ElasticNet)，預測房屋 SalePrice。
我想找出與 SalePrice 具有強相關性（負相關和正相關）的特征
在螢屏截圖中，我列出了所有系數和特征名稱。我可以使用什么代碼來配對這兩個值，以便我可以看到每個特征的系數值？
我對編碼和資料分析很陌生。先感謝您！
我的型號：
grid_model = GridSearchCV(estimator = base_elastic_model,
param_grid = param_grid,
scoring = 'neg_mean_squared_error',
cv=5,
verbose=1)
grid_model.fit(scaled_X_train,y_train)
我得到了系數串列：
grid_model.fit(scaled_X_train,y_train)
我得到了與 SalePrice 的系數不為 0 的特征串列
df.columns[coef[coef == 0].index]
如何列印列出的系數和特征名稱相互匹配的資料幀？
uj5u.com熱心網友回復：
嘗試這個：
pd.DataFrame(X_train.columns, grid_model.best_estimator_.coef_)
它會給出這樣的輸出：
-0.003801 feature0
-0.033107 feature1
0.053203 feature2
-0.645900 feature3
-7.474264 feature4
-0.571417 feature5
0.007333 feature6
0.184133 feature7
0.091905 feature8
0.002021 feature9
uj5u.com熱心網友回復：
-0.003801 特征0 -0.033107 特征1 0.053203 特征2 -0.645900 特征3 -7.474264 特征4 -0.571417 特征5 0.007333 特征6 0.184133 特征7 0.09102109 特征2
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