变量相关性分析
接下来，我们尝试对变量和标签进行相关性分析。从严格的统计学意义讲，不同类型变量的
相关性需要采用不同的分析方法，例如连续变量之间相关性可以使用皮尔逊相关系数进行计算，
而连续变量和离散变量之间相关性则可以卡方检验进行分析，而离散变量之间则可以从信息增益
角度入手进行分析。但是，如果我们只是想初步探查变量之间是否存在相关关系，则可以忽略变
量连续/离散特性，统一使用相关系数进行计算，这也是pandas中的.corr方法所采用的策略。
计算相关系数矩阵
当然，首先我们可以先计算相关系数矩阵，直接通过具体数值大小来表示相关性强弱。不过
需要注意的是，尽管我们可以忽略变量的连续/离散特性，但为了更好的分析分类变量如何影响标
签的取值，我们需要将标签转化为整型（也就是视作连续变量），而将所有的分类变量进行哑变
量处理：
变量相关性分析
变量相关性分析该文探讨了变量相关性分析在数据预处理中的重要性 包括使用皮尔逊相关系数 卡方检验和信息增益来评估变量间的关系
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