Uma das tarefas mais importantes em aprendizado de máquina é construir um modelo de regressão linear (você pode encontrar mais informações no curso Linear Regression with Python).

Como utilizamos uma função linear neste modelo, podemos usar a correlação entre as variáveis e o alvo para indicar o quão significativa uma determinada variável é para este modelo.

Agora utilizaremos o 'Heart Disease Dataset': ele contém 14 variáveis, incluindo o atributo previsto, que se refere à presença de doença cardíaca no paciente. Sua tarefa é calcular a importância dos atributos usando a correlação:

1. Calcule as correlações entre as variáveis e o alvo.
2. Exiba essas correlações em ordem crescente.