Una de las tareas más importantes en el aprendizaje automático es la construcción de un modelo de regresión lineal (puedes encontrar más información en el curso de Regresión Lineal con Python).

Dado que se utiliza una función lineal en este modelo, se puede emplear la correlación entre las características y el objetivo para indicar la relevancia de una característica particular para este modelo.

Ahora utilizaremos el 'Heart Disease Dataset': contiene 14 características, incluida la variable objetivo, que se refiere a la presencia de enfermedad cardíaca en el paciente. La tarea consiste en calcular la importancia de los atributos utilizando la correlación:

1. Calcular las correlaciones entre las características y el objetivo.
2. Imprimir estas correlaciones en orden ascendente.