Ler um mapa de calor de correlações
Identificando rapidamente recursos redundantes.
Ler um mapa de calor de correlações é uma aula grátis de Data Science Academy no CoddyKit. Esta é a aula 3 de 4. Você pode ler a aula completa abaixo gratuitamente — depois pratica ao vivo no navegador com um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7. Faz parte do caminho de aprendizado de Data Science Academy, e seu progresso é sincronizado entre a web e o app CoddyKit. O curso de Data Science Academy inclui 4 aulas no total.
Por que usar um mapa de calor
Com muitas colunas, ler as correlações uma dupla por vez é trabalhoso. Um mapa de calor mostra todas as combinações de uma vez em uma grade de cores. 🔥
Comece com corr
Primeiro, crie uma matriz de correlação. No pandas, chamar corr em um DataFrame numérico retorna uma tabela quadrada com cada coluna combinada com todas as outras.
corr = df.corr(numeric_only=True)
print(corr.round(2))Faça o gráfico com seaborn
Depois, transforme essa matriz em cores. A função heatmap do seaborn associa cada célula a uma tonalidade, fazendo os padrões aparecerem imediatamente.
import seaborn as sns
sns.heatmap(corr, annot=True, cmap="coolwarm")Interpretando as cores
As cores quentes geralmente indicam relações positivas fortes, enquanto as cores frias indicam relações negativas. Células pálidas e desbotadas ficam próximas de zero, sinalizando pouca relação.
A diagonal é sempre um
A diagonal principal é sempre 1, pois toda coluna tem correlação perfeita consigo mesma. Ignore-a; a informação relevante está nas células fora da diagonal.
A grade é simétrica
Um mapa de calor é simétrico em relação à diagonal, porque a relação entre A e B é igual à relação entre B e A. Você só precisa ler um dos triângulos.
Anote os números
Defina annot como True para que cada célula exiba seu valor exato. As cores mostram o panorama geral, enquanto os números permitem confirmar a força precisa.
Escolha uma paleta divergente
Escolha um mapa de cores divergente, como coolwarm, para que valores negativos e positivos recebam tonalidades opostas, com o zero neutro no centro. Isso torna a direção evidente.
Identificando atributos redundantes
Dois atributos fortemente correlacionados costumam ser redundantes. O mapa de calor os sinaliza para que você possa remover um deles e simplificar o modelo sem perder muitas informações úteis.
Procure o alvo
Examine a linha ou a coluna da sua variável alvo. As células mais fortes indicam quais atributos podem ter maior valor preditivo.
Oculte metade para facilitar a leitura
Para reduzir a desordem visual, muitos analistas ocultam o triângulo superior com uma máscara. O resultado fica mais limpo, mantendo visível cada par relevante.
Verificação rápida
Você encontra dois atributos com correlação próxima de 0,97 no mapa de calor. Qual é uma medida comum a seguir?
Recapitulação
Crie uma matriz com corr, faça o gráfico com seaborn e interprete as células quentes e frias. Ignore a diagonal, procure atributos redundantes e examine a linha do alvo. ✅
Perguntas Frequentes
A aula “Ler um mapa de calor de correlações” é grátis?
Sim — o texto completo de “Ler um mapa de calor de correlações” é grátis para ler aqui na web. Para praticá-la interativamente (um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7) e desbloquear o restante do curso de Data Science Academy, atualize para CoddyKit PRO. O curso de Data Science Academy inclui 4 aulas no total.
O que vou aprender em “Ler um mapa de calor de correlações”?
Identificando rapidamente recursos redundantes. Você pratica Data Science Academy com código prático que executa diretamente no navegador, e um tutor de IA 24/7 responde suas dúvidas enquanto trabalha na aula.
Preciso ter experiência prévia para começar Data Science Academy?
Nenhuma experiência prévia é necessária. Data Science Academy no CoddyKit é estruturado para alunos iniciantes até avançados, então você pode começar aqui ou desde o início e aprender no seu ritmo. Esta é a aula 3 de 4.
Quanto tempo leva a aula “Ler um mapa de calor de correlações”?
A maioria das aulas CoddyKit leva cerca de 5–10 minutos. Cada uma é compacta e interativa, então você faz progresso constante e retoma exatamente de onde parou entre web e app.
Posso escrever e executar código nesta aula de Data Science Academy?
Sim. Cada aula de Data Science Academy inclui um editor de código integrado, então você escreve e executa código real direto no navegador e recebe feedback de IA instantaneamente — nenhuma configuração local necessária.
Todas as aulas deste curso
- Correlação não é causalidade
- Pearson versus Spearman
- Ler um mapa de calor de correlações
- Assimetria, curtose e normalidade